ChatPaper2XMind

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ChatPaper2XMind论文XMind笔记生成工具：使用ChatGPT将PDF转换为带有图片和公式的简洁XMind笔记，提高阅读效率。

注意：受限于ChatGPT生成模型准确性，生成的Xmind笔记更适合作为笔记草稿，在此基础上制作阅读笔记，而不能直接将其当做论文阅读。

目录

• 功能展示
• 安装与使用
  • Release版本
  • 源码运行
    • 1. 环境设置
    • 2. Config配置(config.py)
    • 3. 开箱使用
• 常见错误
• 未来工作
• 鸣谢

功能展示

安装与使用

Release版本

设置选项含义详见源码config.py.

拖拽pdf文件或包含pdf的文件夹至输入框中，即可一键生成。

源码运行

1. 环境设置

git clone --recursive https://github.com/MasterYip/ChatPaper2Xmind.git
cd <work-dir>
pip install -r requirements.txt
pip install -r ./XmindCopilot/requirements.txt

2. Config配置(config.py)

OpenAI API设置

"""OpenAI API"""
APIBASE = ""                    # OpenAI API base, default is "https://api.openai.com/v1" for now (Leave it as empty if you are not sure)
APIKEYS = [""]                  # Your OpenAI API keys
MODEL = "gpt-3.5-turbo"         # GPT model name
LANGUAGE = "English"            # Only partially support Chinese
KEYWORD = "Science&Engineering" # Keyword for GPT model (What field you want the model to focus on)
PROXY = None                    # Your proxy address
# Note: If you are in China, you may need to use a proxy to access OpenAI API
# (If your system's global proxy is set, you can leave it as None)
# PROXY = "http://127.0.0.1:7890"

• APIBASE: OpenAI模型请求服务器URL
  • 可以更换为任意支持openai请求格式的模型（ChatGLM/LLaMA等）
• APIKEYS(必须配置): 用于OpenAI模型请求的APIKEY
  • 可添加多个APIKEY，支持多线程请求
  • 如使用其他模型，APIKEYS的列表长度决定了请求线程数量，内容可为任意值
  • 没有APIKEY的同学可以参考ChatGPT_API_NoKey配置伪API服务器，并更改openai.api_base来实现伪API访问，此情况下APIKEY需设置任意值（不能为空）
• MODEL: OpenAI模型选择
• LANGUAGE: 生成语言
• KEYWORD: 论文所属领域
• PROXY: 代理服务器
  • 如果你在中国地区，可能需要使用代理访问OpenAI官网
  • 保留为None时，将跟随系统全局代理

生成格式设置

"""Generation"""
GEN_IMGS = True
GEN_EQUATIONS = True

# PDFFigure2
USE_PDFFIGURE2 = True       # Use PDFFigure2 to generate images & tables (This requires you to install JVM)
SNAP_WITH_CAPTION = True    # Generate images & tables with caption (Only valid when USE_PDFFIGURE2 is True)

# Max generation item number
TEXT2LIST_MAX_NUM = 4       # Max number of items for each list
TEXT2TREE_MAX_NUM = 4       # Max number of subtopics for each topic
FAKE_GPT_RESPONSE = "Fake"  # Fake GPT response when GPT_ENABLE is False
if True:  # Use true GPT model
    GPT_ENABLE = True
    THREAD_RATE_LIMIT = 100       # Each APIKEY can send 3 requests per minute (limited by OpenAI)
else:    # Use fake GPT model
    GPT_ENABLE = False
    THREAD_RATE_LIMIT = 6000  

• GEN_IMGS: 捕获并生成论文图片
• GEN_EQUATIONS: 捕获并生成论文公式
• USE_PDFFIGURE2: 使用PDFFIGURE2来捕获论文图片 （需要Java环境，如没有安装Java环境，请设置为False）
• SNAP_WITH_CAPTION: USE_PDFFIGURE2为True时，截取图片以及图片标题
• TEXT2LIST_MAX_NUM(暂时无效)
• TEXT2TREE_MAX_NUM(暂时无效)
• FAKE_GPT_RESPONSE: 不使用ChatGPT时的伪GPT响应
• GPT_ENABLE: 是否使用GPT
  • 如不使用ChatGPT生成文本概要，仅生成论文目录以及图片公式，可将其设置为False
• THREAD_RATE_LIMIT: 单个线程(单个APIKEY)的每分钟请求次数
  • OpenAI对请求频率存在限制，普通套餐通常为3/min

PDF标题/公式/图片/表格匹配设置

"""PDF Parser - Regular Expression"""
# Special title
ABS_MATCHSTR = "ABSTRACT|Abstract|abstract"
INTRO_MATCHSTR = "I.[\s]{1,3}(INTRODUCTION|Introduction|introduction)"
REF_MATCHSTR = "Reference|REFERENCE|Bibliography"
APD_MATCHSTR = "APPENDIX|Appendix"  # Not used for now
# General title
# FIXME: Misidentification exists
SECTION_TITLE_MATCHSTR = ["[IVX1-9]{1,4}[\.\s][\sA-Za-z]{1,}|[1-9]{1,2}[\s\.\n][\sA-Za-z]{1,}",  # Level 1
                          "[A-M]{1}\.[\sA-Za-z]{1,}|[1-9]\.[1-9]\.[\sA-Za-z]{1,}"]  # Level 2
# Equation & Image
EQUATION_MATCHSTR = '[\s]{0,}\([\d]{1,}[a-zA-Z]{0,1}\)'
IMG_MATCHSTR = 'Fig.[\s]{1,3}[\d]{1,2}|Figure[\s]{1,3}[\d]{1,2}|Tab.[\s]{1,3}[\dIVX]{1,3}|Table[\s]{1,3}[\dIVX]{1,3}'  # Figure & Table

Xmind风格模板

"""Xmind Sytle Template"""
TEMPLATE_XMIND_PATH = 'template.xmind'

调试信息

"""Debuging"""
DEBUG_MODE = False

3. 开箱使用

将PDF论文转换为XMind

cd <root-dir>
python paper2xmind.py --path <pdf路径或pdf文件夹路径>

运行演示

python paper2xmind.py

常见错误

1.'PDFFigure2PaperParser' object has no attribute 'pdf'

FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。
Exception ignored in: <function PDFPaperParser.del at 0x000001F4388C2C00>
Traceback (most recent call last):
File "D:\git\ChatPaper2Xmind\pdf_parser.py", line 31, in del
self.pdf.close()
^^^^^^^^
AttributeError: 'PDFFigure2PaperParser' object has no attribute 'pdf'

• PDF输入路径有误
  • PDF文件不存在
  • 输入路径包含空格，没有用双引号括起来
• 没有安装Java环境，且使用PDFFIGURE2生成图片
  • 设置USE_PDFFIGURE2=False 或 安装Java环境并添加至系统环境变量PATH

2.ImportError: cannot import name 'xmind' from 'XmindCopilot' (unknown location)

Traceback (most recent call last):
File "D:\academic chatgpt series\ChatPaper2Xmind-main\paper2xmind.py", line 3, in
from XmindCopilot import xmind, fileshrink
ImportError: cannot import name 'xmind' from 'XmindCopilot' (unknown location)

• Git未正常拉取XmindCopilot仓库
  • 需正确执行环境配置

git clone --recursive https://github.com/MasterYip/ChatPaper2Xmind.git
cd <work-dir>
pip install -r requirements.txt
pip install -r ./XmindCopilot/requirements.txt

未来工作

• 减少GPT请求次数以加快XMind生成速度
• 添加元数据和资源解析功能
• 添加Markdown笔记生成功能
• 优化公式检测（边界检测）

鸣谢

感谢以下项目对本项目的宝贵贡献：

• PDFfigures 2.0
• Chatpaper
• xmind

以及其他不小心被忽略的项目 :)

特别感谢开源社区和所有为该项目作出贡献的贡献者。

许可证

本项目在MIT许可下发布。有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

作者

Master Yip

电子邮件：2205929492@qq.com

GitHub：Master Yip

QQ 交流群：

加群验证问题答案：Github

ChatPaper2Xmind 快速上手指南

ChatPaper2Xmind 是一款利用 ChatGPT 将 PDF 论文转换为包含图片和公式的 XMind 笔记的工具，旨在提升阅读效率。

注意：受限于模型准确性，生成的笔记更适合作为草稿辅助阅读，不建议直接替代原文。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• Python 版本：建议 Python 3.8+
• Java 环境 (JDK)：必须安装。
  • 原因：工具依赖 PDFFigure2 提取论文中的图片和表格，该组件需要 JVM 支持。
  • 操作：安装 Java 后，请确保将其添加到系统环境变量 PATH 中。
• Git：用于克隆项目代码。

2. 安装步骤

2.1 克隆项目

使用 --recursive 参数克隆仓库，以同时拉取必要的子模块（如 XmindCopilot）：

git clone --recursive https://github.com/MasterYip/ChatPaper2Xmind.git
cd ChatPaper2Xmind

2.2 安装依赖

依次安装主项目和子模块所需的 Python 依赖包：

pip install -r requirements.txt
pip install -r ./XmindCopilot/requirements.txt

2.3 配置 API (config.py)

编辑根目录下的 config.py 文件，配置 OpenAI 相关参数：

# config.py 示例修改

APIBASE = ""                    # 默认留空即可，如有特殊代理地址可填写
APIKEYS = ["sk-xxxxxxxx"]       # 【必填】填入你的 OpenAI API Key，支持多个 key 轮询
MODEL = "gpt-3.5-turbo"         # 使用的模型名称
LANGUAGE = "English"            # 生成语言（部分支持中文）
KEYWORD = "Science&Engineering" # 论文所属领域关键词
PROXY = None                    # 国内用户若无法直连，需配置代理，例如："http://127.0.0.1:7890"

# 图片提取设置
USE_PDFFIGURE2 = True           # 保持 True 以提取图片/表格（需已安装 Java）

提示：如果没有 API Key，可参考项目提到的伪 API 服务器方案配置，此时 APIKEYS 需填入任意非空字符串。

3. 基本使用

配置完成后，即可通过命令行将 PDF 论文转换为 XMind 文件。

方式一：转换单个文件或文件夹

将 <pdf 路径> 替换为你的 PDF 文件路径或包含多个 PDF 的文件夹路径：

python paper2xmind.py --path <pdf 路径或 pdf 文件夹路径>

方式二：运行演示

直接运行命令（默认使用项目内的测试数据，如有）：

python paper2xmind.py

运行成功后，程序将在输出目录生成对应的 .xmind 文件，可使用 XMind 软件打开查看。