PDF към Excel

Всеки документ, койтоняма предварителнодефиниран модел наданни или не еорганизиран попредварителнодефиниран начин, съдържанеструктурираниданни. Товапредставлява около90% от всичкигенерирани електроннидокументи, включително PDF файлове, независимодали са сканирани(PDF с изображения) или не (оригиналенPDF). Обратно, Excel файловете саструктурирани подефиниция, тъй катотяхната информация еорганизирана втабличен формат. Целта наконвертирането на PDF в Excel е дапреобразуванеструктурирани даннив структурирандокумент, катосъщевременно поддържасъщия визуален илогичен вид.
Основният проблем е, че PDF файловетемогат да съдържатголямо разнообразиеот елементи, включително текст, изображения играфики, коетозатрудняваизвличането иконвертирането велектронна таблица наExcel. Доритаблиците, най-очевидният случайна използване наконвертиране на PDF вExcel, могат да бъдатпредизвикателство законвертиране. Напримерпреобразуването натаблица с обединениклетки, сложноформатиране иличастичен контур можеда доведе до грешкиили загуба на данни.
Можем да използвамемного различниинструменти исофтуерни приложенияза конвертиране наPDF файлове въвформат Excel; невсички са еднаквоефективни. Качествотона преобразуванетозависи от сложносттана PDF файла, форматирането натаблиците инай-важното отспецифичнитеинструменти итехники, използваниза извършване напреобразуването.

Много базирани на AI технологии могат дапомогнат приконвертирането на PDF файлове в Excel.
Оптично разпознаванена символи (OCR): задвижван от AI OCR двигател може даразпознава и извличатекст от сканираниPDF файлове или PDF файлове в PDF файлове. AI технологиите са отполза за извличане натекст от сложниоформления, катотаблици, диаграми, графики иизображения, особенопри сканиранидокументи с нискокачество.
Машинно обучение(ML): Алгоритмите наML могат да бъдатобучени даразпознават модели иструктури в PDF файлове, като таблициили формуляри, и даги конвертират въвформат на Excel.
Двойка ключ-стойност(KVP): Извличането наKVP е техника, използвана приизвличане на данни иобработка наестествен език (NLP), която включваидентифициране иизвличане наспецифични типоведанни, като имена, адреси или дати.
Анализ наоформлението надокумента (DLA): DLA идентифицира икатегоризира регионив документ. Товавключва геометриченанализ на таблици, картини, уравнения ибаркодове и логическианализ наоформлението(параграфи, редове, думи, знаци) надокумента.