PDF do Excelu

Jakýkoli dokument, který nemá předdefinovaný datový model nebo není organizován předdefinovaným způsobem, obsahuje nestrukturovaná data. To představuje asi 90 % všech generovaných elektronických dokumentů, včetně souborů PDF, ať už naskenovaných (obrázkové PDF) nebo ne (nativní PDF). Naopak soubory aplikace Excel jsou strukturovány podle definice, protože jejich informace jsou uspořádány ve formátu tabulky. Cílem převodu PDF do Excelu je převést nestrukturovaná data do strukturovaného dokumentu při zachování stejného vizuálního a logického vzhledu.
Hlavním problémem je, že soubory PDF mohou obsahovat širokou škálu prvků, včetně textu, obrázků a grafiky, což ztěžuje extrahování a převod do tabulky aplikace Excel. Dokonce i tabulky, nejzřejmější případ použití převodu PDF do Excelu, může být náročný na převod. Například převod tabulky se sloučenými buňkami, složité formátování nebo částečný obrys může vést k chybám nebo ztrátě dat.
K převodu souborů PDF do formátu Excel můžeme použít mnoho různých nástrojů a softwarových aplikací; ne všechny jsou stejně účinné. Kvalita převodu závisí na složitosti souboru PDF, formátování tabulek a především na konkrétních nástrojích a technikách použitých k provedení převodu.

Mnoho technologií založených na umělé inteligenci může pomoci s převodem souborů PDF do Excelu.
Optické rozpoznávání znaků (OCR): OCR engine s umělou inteligencí dokáže rozpoznat a extrahovat text z naskenovaných souborů PDF nebo PDF v rámci souborů PDF. Technologie umělé inteligence jsou prospěšné pro extrakci textu ze složitých rozvržení, jako jsou tabulky, grafy, grafiky a obrázky, zejména na nekvalitních naskenovaných dokumentech.
Strojové učení (ML): Algoritmy ML lze trénovat tak, aby rozpoznávaly vzory a struktury v souborech PDF, jako jsou tabulky nebo formuláře, a převáděly je do formátu Excel.
Pár klíč-hodnota (KVP): Extrakce KVP je technika používaná při extrakci dat a zpracování přirozeného jazyka (NLP), která zahrnuje identifikaci a extrakci konkrétních typů dat, jako jsou jména, adresy nebo data.
Analýza rozvržení dokumentu (DLA): DLA identifikuje a kategorizuje oblasti v dokumentu. Zahrnuje geometrickou analýzu tabulek, obrázků, rovnic a čárových kódů a analýzu logického uspořádání (odstavců, řádků, slov, znaků) dokumentu.