PDF în Excel

Orice document care nu are un model de date predefinit sau care nu este organizat într-un mod predefinit conține date nestructurate. Aceasta reprezintă aproximativ 90% din toate documentele electronice generate, inclusiv fișierele PDF, fie că sunt scanate (imagine PDF) sau nu (PDF nativ). În schimb, fișierele Excel sunt structurate după definiție, deoarece informațiile lor sunt organizate într-un format de tabel. Obiectivul conversiei PDF în Excel este de a converti datele nestructurate într-un document structurat, păstrând în același timp același aspect vizual și logic.
Problema principală este că fișierele PDF pot conține o mare varietate de elemente, inclusiv text, imagini și grafică, ceea ce face dificilă extragerea și convertirea într-o foaie de calcul Excel. Chiar și tabelele, cel mai evident caz de utilizare al conversiei PDF în Excel, pot fi dificil de convertit. De exemplu, conversia unui tabel cu celule îmbinate, formatare complexă sau schiță parțială poate duce la erori sau pierderi de date.
Putem folosi multe instrumente și aplicații software diferite pentru a converti fișiere PDF în format Excel; nu toate sunt la fel de eficiente. Calitatea conversiei depinde de complexitatea fișierului PDF, de formatarea tabelelor și, cel mai important, de instrumentele și tehnicile specifice utilizate pentru a efectua conversia.

Multe tehnologii bazate pe inteligență artificială pot ajuta la conversia fișierelor PDF în Excel.
Recunoaștere optică a caracterelor (OCR): un motor OCR bazat pe inteligență artificială poate recunoaște și extrage text din fișierele PDF scanate sau din fișierele PDF din fișierele PDF. Tehnologiile AI sunt benefice pentru extragerea textului din machete complexe, cum ar fi tabele, diagrame, grafice și imagini, în special pe documente scanate de calitate scăzută.
Învățare automată (ML): algoritmii ML pot fi antrenați să recunoască modele și structuri din fișierele PDF, cum ar fi tabele sau formulare, și să le convertească în format Excel.
Perechea cheie-valoare (KVP): extracția KVP este o tehnică utilizată în extracția datelor și procesarea limbajului natural (NLP) care implică identificarea și extragerea unor tipuri specifice de date, cum ar fi nume, adrese sau date.
Analiza aspectului documentului (DLA): DLA identifică și clasifică regiunile dintr-un document. Implica o analiză geometrică a tabelelor, imaginilor, ecuațiilor și codurilor de bare și o analiză logică a aspectului (paragrafe, rânduri, cuvinte, caractere) a documentului.