PDF Exceliin

Kaikki asiakirjat, joilla ei ole ennalta määritettyä tietomallia tai joita ei ole järjestetty ennalta määrätyllä tavalla, sisältävät jäsentämätöntä dataa. Tämä edustaa noin 90 % kaikista luoduista sähköisistä asiakirjoista, mukaan lukien PDF-tiedostot, riippumatta siitä, onko ne skannattu (image PDF) tai ei (alkuperäinen PDF). Sitä vastoin Excel-tiedostot on strukturoitu määritelmän mukaan, koska niiden tiedot on järjestetty taulukkomuotoon. PDF-muunnoksen tavoitteena on muuntaa strukturoimatonta tietoa jäsennellyksi asiakirjaksi säilyttäen samalla visuaalisen ja loogisen ulkoasun.
Suurin ongelma on, että PDF-tiedostot voivat sisältää monenlaisia elementtejä, kuten tekstiä, kuvia ja grafiikkaa, mikä vaikeuttaa niiden purkamista ja muuntamista Excel-laskentataulukoksi. Jopa taulukot, ilmeisin käyttötapa PDF-muunnoksille Exceliksi, voi olla haastavaa muunnella. Esimerkiksi yhdistetyn solun, monimutkaisen muotoilun tai osittaisen ääriviivan sisältävän taulukon muuntaminen voi johtaa virheisiin tai tietojen menetykseen.
Voimme käyttää monia erilaisia työkaluja ja ohjelmistosovelluksia PDF-tiedostojen muuntamiseen Excel-muotoon; kaikki eivät ole yhtä tehokkaita. Muuntamisen laatu riippuu PDF-tiedoston monimutkaisuudesta, taulukoiden muotoilusta ja, mikä tärkeintä, konversion suorittamiseen käytetyistä erityisistä työkaluista ja tekniikoista.

Monet tekoälypohjaiset tekniikat voivat auttaa muuntamaan PDF-tiedostoja Exceliksi.
Optinen merkintunnistus (OCR): AI-käyttöinen OCR-moottori voi tunnistaa ja poimia tekstiä skannatuista PDF-tiedostoista tai PDF-tiedostoista. Tekoälytekniikat ovat hyödyllisiä poimittaessa tekstiä monimutkaisista asetteluista, kuten taulukoista, kaavioista, grafiikoista ja kuvista, erityisesti huonolaatuisista skannatuista asiakirjoista.
Koneoppiminen (ML): ML-algoritmit voidaan kouluttaa tunnistamaan kuvioita ja rakenteita PDF-tiedostoissa, kuten taulukoita tai lomakkeita, ja muuntaa ne Excel-muotoon.
Key-Value Pair (KVP): KVP-poiminta on tekniikka, jota käytetään tietojen poiminnassa ja luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP), joka sisältää tietyntyyppisten tietojen, kuten nimien, osoitteiden tai päivämäärien, tunnistamisen ja purkamisen.
Document Layout Analysis (DLA): DLA tunnistaa ja luokittelee asiakirjan alueet. Se sisältää taulukoiden, kuvien, yhtälöiden ja viivakoodien geometrisen analyysin sekä asiakirjan loogisen asetteluanalyysin (kappaleet, rivit, sanat, merkit).