PDF do Excelu

Každý dokument, ktorý nemá preddefinovaný dátový model alebo nie je organizovaný preddefinovaným spôsobom, obsahuje neštruktúrované dáta. To predstavuje asi 90 % všetkých generovaných elektronických dokumentov, vrátane súborov PDF, či už naskenovaných (obrázkové PDF) alebo nie (natívne PDF). Naopak, súbory programu Excel sú štruktúrované podľa definície, pretože ich informácie sú usporiadané vo formáte tabuľky. Cieľom konverzie PDF do Excelu je previesť neštruktúrované údaje na štruktúrovaný dokument pri zachovaní rovnakého vizuálneho a logického vzhľadu.
Hlavným problémom je, že súbory PDF môžu obsahovať širokú škálu prvkov vrátane textu, obrázkov a grafiky, čo sťažuje extrahovanie a konverziu do tabuľky programu Excel. Dokonca aj tabuľky, ktoré sú najzrejmejším prípadom použitia prevodu PDF do Excelu, môžu byť náročné na prevod. Napríklad konvertovanie tabuľky so zlúčenými bunkami, zložité formátovanie alebo čiastočný obrys môže viesť k chybám alebo strate údajov.
Na prevod súborov PDF do formátu Excel môžeme použiť mnoho rôznych nástrojov a softvérových aplikácií; nie všetky sú rovnako účinné. Kvalita prevodu závisí od zložitosti súboru PDF, formátovania tabuliek a, čo je najdôležitejšie, od konkrétnych nástrojov a techník použitých na vykonanie prevodu.

Mnoho technológií založených na AI môže pomôcť s prevodom súborov PDF do Excelu.
Optické rozpoznávanie znakov (OCR): OCR engine poháňaný AI dokáže rozpoznať a extrahovať text z naskenovaných súborov PDF alebo súborov PDF v rámci súborov PDF. Technológie AI sú prospešné na extrahovanie textu z komplexných rozložení, ako sú tabuľky, grafy, grafika a obrázky, najmä v naskenovaných dokumentoch nízkej kvality.
Strojové učenie (ML): Algoritmy ML možno trénovať tak, aby rozpoznávali vzory a štruktúry v súboroch PDF, ako sú tabuľky alebo formuláre, a konvertovali ich do formátu Excel.
Pár kľúč-hodnota (KVP): Extrakcia KVP je technika používaná pri extrakcii údajov a spracovaní prirodzeného jazyka (NLP), ktorá zahŕňa identifikáciu a extrakciu špecifických typov údajov, ako sú mená, adresy alebo dátumy.
Analýza rozloženia dokumentu (DLA): DLA identifikuje a kategorizuje oblasti v dokumente. Zahŕňa geometrickú analýzu tabuliek, obrázkov, rovníc a čiarových kódov a analýzu logického rozloženia (odseky, riadky, slová, znaky) dokumentu.