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MasterYip

ChatPaper2Xmind

论文XMind笔记生成工具,将论文pdf通过ChatGPT转换为带有图片和公式的简要XMind笔记,提高论文阅读效率。

ApplicationsResearch & knowledgePython
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创建于 2023-07-21 · 更新于 2026-10-11 · 今日第 16432 名
主要开发者
MasterYip

MasterYip/ChatPaper2Xmind 排名第 16,432,有 591 个星标。

同类别比较

MasterYip/ChatPaper2Xmind 排名第 16,432,此处有 8 个同类条目;zhsama/claude-sub-agent 排名第 16,430。

同类别比较
名称排名指标
louisedesadeleer/clipify16,402
语言:
Python
星标数:
594
分叉数:
64
简介:
Claude Code skill: turn long videos into social-ready clips. Auto-find funny moments, cut, reframe to 9:16 with face-tracking, and burn opus-style captions.
andrew-kramer-inno/claude-code-source-build16,411
语言:
TypeScript
星标数:
593
分叉数:
505
second-state/echokit_server16,427
语言:
Rust
星标数:
592
分叉数:
82
简介:
Open Source Voice Agent Platform
zhsama/claude-sub-agent16,430
星标数:
592
分叉数:
108
简介:
AI-driven development workflow system built on Claude Code Sub-Agents.
paperboytm/spool16,443
语言:
TypeScript
星标数:
591
分叉数:
41
简介:
Store, share, and resume AI coding sessions.
ai-ng/swift16,450
语言:
TypeScript
星标数:
590
分叉数:
132
简介:
Fast voice assistant powered by Groq, Cartesia, and Vercel.
fal-ai/real-time-demo-app16,455
语言:
JavaScript
星标数:
590
分叉数:
143
简介:
A demo application using fal.realtime and the lightning fast SDXL API provided by fal
langchain-ai/multi-modal-researcher16,473
语言:
Python
星标数:
589
分叉数:
100
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言Python
类别Applications
子类别Research & knowledge
星标数591
分叉数37
贡献者1
创建日期2023-07-21
更新日期2026-10-11
1 天星标数0
7 天星标数1
排名16,432
上次排名16,222
排名变化-210
7 天星标排名11,240
上次 7 天星标排名8,818
7 天星标排名变化-2,422
总星标排名16,966
上次总星标排名16,939
总星标排名变化-27
国家China
README 摘录

ChatPaper2XMind **中文**|English 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 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) **OpenAI API设置** **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** 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

常见问题

记录了多少星标和分叉?

MasterYip/ChatPaper2Xmind 有 591 个星标和 37 个分叉。

仓库排名是多少?

MasterYip/ChatPaper2Xmind 排名第 16,432。

记录的语言和类别是什么?

MasterYip/ChatPaper2Xmind 有 591 个星标,语言为 Python,类别为 Applications。

哪个仓库排名最接近?

MasterYip/ChatPaper2Xmind 与 zhsama/claude-sub-agent 比较,后者排名第 16,430,有 592 个星标。

README

ChatPaper2XMind

中文|English

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

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 
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 
python paper2xmind.py --path 

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: 
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 
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:

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:

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