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 generowanych dokumentów elektronicznych, w tym plików PDF, niezależnie od tego, czy zostały zeskanowane (PDF z obrazem), czy nie (PDF natywny). I odwrotnie, pliki programu Excel mają strukturę z definicji, ponieważ ich informacje są zorganizowane w formacie tabeli. Celem konwersji PDF do Excel jest przekształcenie nieustrukturyzowanych danych w ustrukturyzowany dokument przy zachowaniu tego samego wizualnego i logicznego wyglądu.
Główny problem polega na tym, że pliki PDF mogą zawierać wiele różnych elementów, w tym tekst, obrazy i grafikę, co utrudnia wyodrębnienie i konwersję do arkusza kalkulacyjnego Excel. Nawet tabele, najbardziej oczywisty przypadek użycia konwersji PDF do Excela, mogą być trudne do przekonwertowania. Na przykład konwertowanie tabeli zawierającej scalone komórki, złożone formatowanie lub częściowy konspekt 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 z zeskanowanych plików PDF lub obrazów w plikach PDF. Technologie sztucznej inteligencji są przydatne do wyodrębniania tekstu ze złożonych układów, takich jak tabele, wykresy, grafika i obrazy, zwłaszcza w zeskanowanych dokumentach o niskiej jakości.
Uczenie maszynowe (ML): Algorytmy ML można nauczyć rozpoznawać wzorce i struktury w plikach PDF, takich jak tabele lub formularze, i konwertować je do formatu Excel.
Para klucz-wartość (KVP): Ekstrakcja KVP to technika stosowana w ekstrakcji danych i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), która obejmuje identyfikację i wyodrębnianie określonych typów danych, takich jak nazwiska, adresy lub daty.
Analiza układu dokumentu (DLA): DLA identyfikuje i kategoryzuje regiony w dokumencie. Oznacza analizę geometryczną tabel, obrazów, równań i kodów kreskowych oraz analizę układu logicznego (akapity, wiersze, słowa, znaki) dokumentu.