Da PDF a Excel

Qualsiasi documento che non dispone di un modello dati predefinito o non è organizzato in modo predefinito contiene dati non strutturati. Ciò rappresenta circa il 90% di tutti i documenti elettronici generati, compresi i file PDF, scansionati (PDF immagine) o meno (PDF nativo). Al contrario, i file Excel sono strutturati per definizione, poiché le loro informazioni sono organizzate in formato tabella. L'obiettivo della conversione da PDF a Excel è convertire i dati non strutturati in un documento strutturato mantenendo lo stesso aspetto visivo e logico.
Il problema principale è che i file PDF possono contenere un'ampia varietà di elementi, inclusi testo, immagini e grafica, rendendo difficile l'estrazione e la conversione in un foglio di calcolo Excel. Anche le tabelle, il caso d'uso più ovvio della conversione da PDF a Excel, possono essere difficili da convertire. Ad esempio, la conversione di una tabella con celle unite, formattazione complessa o struttura parziale può causare errori o perdita di dati.
Possiamo utilizzare molti strumenti e applicazioni software diversi per convertire file PDF in formato Excel; non tutti sono ugualmente efficaci. La qualità della conversione dipende dalla complessità del file PDF, dalla formattazione delle tabelle e, soprattutto, dagli strumenti e dalle tecniche specifici utilizzati per eseguire la conversione.

Molte tecnologie basate sull'intelligenza artificiale possono aiutare a convertire i file PDF in Excel.
Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR): un motore OCR basato sull'intelligenza artificiale è in grado di riconoscere ed estrarre testo da file PDF scansionati o PDF all'interno di file PDF. Le tecnologie di intelligenza artificiale sono utili per estrarre testo da layout complessi, come tabelle, grafici, grafica e immagini, soprattutto su documenti scansionati di bassa qualità.
Machine Learning (ML): gli algoritmi ML possono essere addestrati a riconoscere modelli e strutture all'interno di file PDF, come tabelle o moduli, e convertirli in formato Excel.
Coppia chiave-valore (KVP): l'estrazione KVP è una tecnica utilizzata nell'estrazione dei dati e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede l'identificazione e l'estrazione di tipi specifici di dati, come nomi, indirizzi o date.
Analisi del layout del documento (DLA): DLA identifica e classifica le regioni su un documento. Implica un'analisi geometrica di tabelle, immagini, equazioni e codici a barre e un'analisi della disposizione logica (paragrafi, righe, parole, caratteri) del documento.