PDF til Excel

Ethvert dokument, der ikke har en foruddefineret datamodel eller ikke er organiseret på en foruddefineret måde, indeholder ustrukturerede data. Dette repræsenterer omkring 90 % af alle elektroniske dokumenter, der genereres, inklusive PDF-filer, uanset om de er scannet (billede PDF) eller ej (native PDF). Omvendt er Excel-filer struktureret per definition, da deres information er organiseret i et tabelformat. Formålet med PDF til Excel-konvertering er at konvertere ustrukturerede data til et struktureret dokument og samtidig bevare det samme visuelle og logiske udseende.
Hovedproblemet er, at PDF-filer kan indeholde en lang række elementer, herunder tekst, billeder og grafik, hvilket gør det vanskeligt at udtrække og konvertere til et Excel-regneark. Selv tabeller, det mest oplagte tilfælde af PDF-konvertering til Excel, kan være udfordrende at konvertere. For eksempel kan konvertering af en tabel med flettede celler, kompleks formatering eller delvis kontur resultere i fejl eller tab af data.
Vi kan bruge mange forskellige værktøjer og softwareapplikationer til at konvertere PDF-filer til Excel-format; ikke alle er lige effektive. Konverteringskvaliteten afhænger af PDF-filens kompleksitet, tabellernes formatering og, vigtigst af alt, de specifikke værktøjer og teknikker, der bruges til at udføre konverteringen.

Mange AI-baserede teknologier kan hjælpe med at konvertere PDF-filer til Excel.
Optical Character Recognition (OCR): en AI-drevet OCR-motor kan genkende og udtrække tekst fra scannede PDF-filer eller PDF'er i PDF-filer. AI-teknologier er gavnlige til at udtrække tekst fra komplekse layouts, såsom tabeller, diagrammer, grafik og billeder, især på scannede dokumenter i lav kvalitet.
Machine Learning (ML): ML-algoritmer kan trænes til at genkende mønstre og strukturer i PDF-filer, såsom tabeller eller formularer, og konvertere dem til Excel-format.
Key-Value Pair (KVP): KVP-ekstraktion er en teknik, der bruges til dataekstraktion og naturlig sprogbehandling (NLP), der involverer identifikation og udtrækning af specifikke typer data, såsom navne, adresser eller datoer.
Document Layout Analysis (DLA): DLA identificerer og kategoriserer regioner på et dokument. Det indebærer en geometrisk analyse af tabeller, billeder, ligninger og stregkoder og en logisk layoutanalyse (afsnit, linjer, ord, tegn) af dokumentet.