PDF til Excel

Ethvert dokument som ikke har en forhåndsdefinert datamodell eller ikke er organisert på en forhåndsdefinert måte, inneholder ustrukturerte data. Dette representerer omtrent 90 % av alle elektroniske dokumenter som genereres, inkludert PDF-filer, enten de er skannet (bilde PDF) eller ikke (native PDF). Omvendt er Excel-filer strukturert per definisjon, ettersom informasjonen deres er organisert i et tabellformat. Målet med PDF til Excel-konvertering er å konvertere ustrukturerte data til et strukturert dokument mens du opprettholder det samme visuelle og logiske utseendet.
Hovedproblemet er at PDF-filer kan inneholde en lang rekke elementer, inkludert tekst, bilder og grafikk, noe som gjør det vanskelig å trekke ut og konvertere til et Excel-regneark. Selv tabeller, den mest åpenbare bruken av PDF-konvertering til Excel, kan være utfordrende å konvertere. Konvertering av en tabell med sammenslåtte celler, kompleks formatering eller delvis omriss kan for eksempel resultere i feil eller tap av data.
Vi kan bruke mange forskjellige verktøy og programmer for å konvertere PDF-filer til Excel-format; ikke alle er like effektive. Konverteringskvaliteten avhenger av PDF-filens kompleksitet, tabellens formatering og, viktigst av alt, de spesifikke verktøyene og teknikkene som brukes for å utføre konverteringen.

Mange AI-baserte teknologier kan hjelpe med å konvertere PDF-filer til Excel.
Optical Character Recognition (OCR): en AI-drevet OCR-motor kan gjenkjenne og trekke ut tekst fra skannede PDF-filer eller PDF-er i PDF-filer. AI-teknologier er fordelaktige for å trekke ut tekst fra komplekse oppsett, som tabeller, diagrammer, grafikk og bilder, spesielt på skannede dokumenter av lav kvalitet.
Maskinlæring (ML): ML-algoritmer kan trenes til å gjenkjenne mønstre og strukturer i PDF-filer, for eksempel tabeller eller skjemaer, og konvertere dem til Excel-format.
Key-Value Pair (KVP): KVP-utvinning er en teknikk som brukes i datautvinning og naturlig språkbehandling (NLP) som involverer å identifisere og trekke ut spesifikke typer data, for eksempel navn, adresser eller datoer.
Document Layout Analysis (DLA): DLA identifiserer og kategoriserer regioner på et dokument. Det innebærer en geometrisk analyse av tabeller, bilder, ligninger og strekkoder og en logisk layoutanalyse (avsnitt, linjer, ord, tegn) av dokumentet.