Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/jadsongmatos/email-summarizer
Este projeto tem como objetivo processar emails armazenados no formato Maildir, extrair e limpar o conteúdo das mensagens, resumir o texto utilizando modelos de Natural Language Processing (NLP) e armazenar os dados resumidos em um banco de dados DuckDB
https://github.com/jadsongmatos/email-summarizer
email mail maildir nlp summarization summary
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
Este projeto tem como objetivo processar emails armazenados no formato Maildir, extrair e limpar o conteúdo das mensagens, resumir o texto utilizando modelos de Natural Language Processing (NLP) e armazenar os dados resumidos em um banco de dados DuckDB
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/jadsongmatos/email-summarizer
- Owner: jadsongmatos
- License: agpl-3.0
- Created: 2024-10-24T00:54:36.000Z (2 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-10-24T01:03:26.000Z (2 months ago)
- Last Synced: 2024-10-24T16:07:01.310Z (2 months ago)
- Topics: email, mail, maildir, nlp, summarization, summary
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 28.3 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Projeto de Processamento e Resumo de Emails
Este projeto tem como objetivo processar emails armazenados no formato **Maildir**, extrair e limpar o conteúdo das mensagens, resumir o texto utilizando modelos de **Natural Language Processing (NLP)** e armazenar os dados resumidos em um banco de dados **DuckDB**.
## Índice
- [Projeto de Processamento e Resumo de Emails](#projeto-de-processamento-e-resumo-de-emails)
- [Índice](#índice)
- [Visão Geral](#visão-geral)
- [Funcionalidades](#funcionalidades)
- [Configuração](#configuração)
- [Configurar o Caminho do Maildir](#configurar-o-caminho-do-maildir)
- [Escolher o Modelo de Sumarização](#escolher-o-modelo-de-sumarização)
- [Uso](#uso)
- [Passos Executados pelo Script](#passos-executados-pelo-script)
- [Estrutura do Banco de Dados](#estrutura-do-banco-de-dados)
- [Personalização](#personalização)
- [Ajustar Parâmetros do Sumarizador](#ajustar-parâmetros-do-sumarizador)
- [Modificar Função de Limpeza](#modificar-função-de-limpeza)
- [Alterar Estrutura do Banco de Dados](#alterar-estrutura-do-banco-de-dados)
## Visão Geral
Este script realiza as seguintes etapas:
1. **Leitura de Emails**: Acessa e lê emails armazenados em um diretório Maildir.
2. **Decodificação e Limpeza**: Decodifica cabeçalhos MIME (como assunto e remetente) e limpa o conteúdo dos emails, removendo links, imagens, tabelas e outros elementos indesejados.
3. **Resumo do Conteúdo**: Utiliza modelos de sumarização de texto (como **PEGASUS**, **T5** ou **LED**) para resumir o conteúdo dos emails.
4. **Armazenamento**: Insere os dados resumidos em um banco de dados DuckDB para fácil consulta e análise.
## Funcionalidades
- **Decodificação de Cabeçalhos MIME**: Manipula cabeçalhos codificados conforme RFC 2047.
- **Processamento de Conteúdo Multipart**: Lida com diferentes tipos de conteúdo, como `text/plain` e `text/html`.
- **Limpeza de Texto**: Remove elementos indesejados do texto, como URLs, e-mails, números, símbolos de moeda e pontuação.
- **Sumarização de Texto**: Resumo eficiente do conteúdo dos emails utilizando modelos avançados de NLP.
- **Armazenamento Eficiente**: Utiliza DuckDB para armazenar e consultar os dados de forma eficiente.
## Configuração
### Configurar o Caminho do Maildir
No script fornecido, localize a seguinte linha e ajuste o caminho para o diretório Maildir onde seus emails estão armazenados:
```python
maildir_path = '/caminho/para/seu/maildir/'
```
### Escolher o Modelo de Sumarização
Você pode selecionar diferentes modelos de sumarização ajustando o parâmetro `model_name_or_path`:
```python
summarizer = Summarizer(
model_name_or_path="pszemraj/led-large-book-summary",
# Outras configurações...
)
```
**Modelos disponíveis comentados no script:**
- `pszemraj/pegasus-x-large-book_synthsumm`
- `pszemraj/long-t5-tglobal-base-16384-book-summary`
- `pszemraj/led-large-book-summary`
## Uso
Execute o script principal para iniciar o processamento dos emails:
```bash
python process_emails.py
```
### Passos Executados pelo Script
1. **Inicialização do Sumarizador**: Configura e carrega o modelo de sumarização escolhido.
2. **Leitura e Decodificação dos Emails**: Abre o diretório Maildir e itera sobre cada mensagem, decodificando cabeçalhos e conteúdo.
3. **Limpeza do Conteúdo**: Remove elementos indesejados do texto dos emails.
4. **Sumarização**: Gera um resumo do conteúdo limpo de cada email.
5. **Armazenamento no DuckDB**: Insere os dados resumidos (assunto, remetente, corpo resumido e data) no banco de dados DuckDB.
## Estrutura do Banco de Dados
O banco de dados DuckDB criado (`emails2.duckdb`) contém a tabela `emails` com a seguinte estrutura:
| Coluna | Tipo | Descrição |
|---------|-----------|----------------------------|
| subject | TEXT | Assunto do email |
| sender | TEXT | Remetente do email |
| body | TEXT | Conteúdo resumido do email |
| date | TIMESTAMP | Data e hora do email |
## Personalização
### Ajustar Parâmetros do Sumarizador
Você pode ajustar diversos parâmetros do sumarizador, como `num_beams`, `min_length`, `no_repeat_ngram_size`, entre outros, para otimizar a qualidade dos resumos:
```python
summarizer = Summarizer(
model_name_or_path="pszemraj/led-large-book-summary",
num_beams=4,
min_length=16,
no_repeat_ngram_size=3,
# Outros parâmetros...
)
```
### Modificar Função de Limpeza
A função `cleartext` utiliza a biblioteca `cleantext` para limpar o texto. Você pode ajustar os parâmetros para remover ou manter diferentes tipos de conteúdo:
```python
texto_limpo = clean(
texto_limpo,
fix_unicode=True,
to_ascii=False,
lower=False,
no_line_breaks=True,
no_urls=True,
# Outros parâmetros...
)
```
### Alterar Estrutura do Banco de Dados
Se desejar armazenar informações adicionais, modifique a criação da tabela e a lógica de inserção de dados:
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS emails (
subject TEXT,
sender TEXT,
body TEXT,
date TIMESTAMP PRIMARY KEY,
-- Adicione novas colunas aqui
)
```