PDF para Excel

Qualquer documento que não tenha um modelo de dados predefinido ou não esteja organizado de maneira predefinida contém dados não estruturados. Isso representa cerca de 90% de todos os documentos eletrônicos gerados, incluindo arquivos PDF, sejam eles digitalizados (PDF de imagem) ou não (PDF nativo). Por outro lado, os arquivos do Excel são estruturados por definição, pois suas informações são organizadas em formato de tabela. O objetivo da conversão de PDF para Excel é converter dados não estruturados em um documento estruturado, mantendo a mesma aparência visual e lógica.
O principal problema é que os arquivos PDF podem conter uma grande variedade de elementos, incluindo texto, imagens e gráficos, dificultando a extração e conversão para uma planilha do Excel. Mesmo as tabelas, o caso de uso mais óbvio da conversão de PDF para Excel, podem ser difíceis de converter. Por exemplo, converter uma tabela com células mescladas, formatação complexa ou contorno parcial pode resultar em erros ou perda de dados.
Podemos usar muitas ferramentas e aplicativos de software diferentes para converter arquivos PDF para o formato Excel; nem todos são igualmente eficazes. A qualidade da conversão depende da complexidade do arquivo PDF, da formatação das tabelas e, principalmente, das ferramentas e técnicas específicas usadas para realizar a conversão.

Muitas tecnologias baseadas em IA podem ajudar na conversão de arquivos PDF para Excel.
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR): um mecanismo de OCR alimentado por IA pode reconhecer e extrair texto de arquivos PDF digitalizados ou imagens dentro de arquivos PDF. As tecnologias AI são benéficas para extrair texto de layouts complexos, como tabelas, gráficos, gráficos e imagens, especialmente em documentos digitalizados de baixa qualidade.
Machine Learning (ML): os algoritmos de ML podem ser treinados para reconhecer padrões e estruturas em arquivos PDF, como tabelas ou formulários, e convertê-los para o formato Excel.
Par chave-valor (KVP): a extração KVP é uma técnica usada na extração de dados e processamento de linguagem natural (NLP) que envolve a identificação e extração de tipos específicos de dados, como nomes, endereços ou datas.
Análise de Layout de Documento (DLA): DLA identifica e categoriza regiões em um documento. Implica uma análise geométrica de tabelas, figuras, equações e códigos de barras e uma análise lógica do layout (parágrafos, linhas, palavras, caracteres) do documento.