PDF do Excela

Każdy dokument, który nie ma predefiniowanego modelu danych lub nie jest zorganizowany w predefiniowany sposób, zawiera dane nieustrukturyzowane. Stanowi to około 90% wszystkich wygenerowanych dokumentów elektronicznych, w tym plików PDF, niezależnie od tego, czy zostały zeskanowane (obraz PDF), czy nie (natywny plik PDF). I odwrotnie, pliki Excel mają z definicji strukturę, ponieważ zawarte w nich informacje są zorganizowane w formie tabeli. Celem konwersji plików PDF na Excel jest przekształcenie nieustrukturyzowanych danych w ustrukturyzowany dokument przy zachowaniu tego samego wizualnego i logicznego wyglądu.
Głównym problemem jest to, że pliki PDF mogą zawierać różnorodne elementy, w tym tekst, obrazy i grafikę, co utrudnia wyodrębnianie i konwertowanie do arkusza kalkulacyjnego Excel. Nawet tabele, najbardziej oczywisty przypadek użycia konwersji plików PDF do programu Excel, mogą być trudne do konwersji. Na przykład konwersja tabeli zawierającej scalone komórki, złożone formatowanie lub częściowy zarys może spowodować błędy lub utratę danych.
Do konwersji plików PDF do formatu Excel możemy używać wielu różnych narzędzi i aplikacji; nie wszystkie są równie skuteczne. Jakość konwersji zależy od złożoności pliku PDF, formatowania tabel i, co najważniejsze, konkretnych narzędzi i technik użytych do przeprowadzenia konwersji.

Wiele technologii opartych na sztucznej inteligencji może pomóc w konwersji plików PDF do formatu Excel.
Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR): silnik OCR oparty na sztucznej inteligencji może rozpoznawać i wyodrębniać tekst ze zeskanowanych plików PDF lub plików PDF w plikach PDF. Technologie sztucznej inteligencji są korzystne przy wyodrębnianiu tekstu ze złożonych układów, takich jak tabele, wykresy, grafika i obrazy, szczególnie w przypadku zeskanowanych dokumentów o niskiej jakości.
Uczenie maszynowe (ML): Algorytmy ML można wytrenować w celu rozpoznawania wzorców i struktur w plikach PDF, takich jak tabele lub formularze, oraz konwertowania ich do formatu Excel.
Para klucz-wartość (KVP): Ekstrakcja KVP to technika stosowana w ekstrakcji danych i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), która polega na identyfikowaniu i wyodrębnianiu określonych typów danych, takich jak nazwiska, adresy czy daty.
Analiza układu dokumentu (DLA): DLA identyfikuje i kategoryzuje regiony w dokumencie. Oznacza to analizę geometryczną tabel, obrazów, równań i kodów kreskowych oraz analizę logicznego układu (akapity, linie, słowa, znaki) dokumentu.