PDF v Excel

Vsak dokument, ki nima vnaprej določenega podatkovnega modela ali ni organiziran na vnaprej določen način, vsebuje nestrukturirane podatke. To predstavlja približno 90 % vseh ustvarjenih elektronskih dokumentov, vključno z datotekami PDF, ne glede na to, ali so skenirane (slikovni PDF) ali ne (izvorni PDF). Nasprotno pa so Excelove datoteke strukturirane po definiciji, saj so njihove informacije organizirane v obliki tabele. Cilj pretvorbe PDF v Excel je pretvoriti nestrukturirane podatke v strukturiran dokument, pri tem pa ohraniti enak vizualni in logični videz.
Glavna težava je, da lahko datoteke PDF vsebujejo veliko različnih elementov, vključno z besedilom, slikami in grafiko, zaradi česar jih je težko ekstrahirati in pretvoriti v preglednico Excel. Celo tabele, najbolj očiten primer uporabe pretvorbe PDF v Excel, je lahko pretvorba zahtevna. Na primer, pretvorba tabele z združenimi celicami, zapletenim oblikovanjem ali delnim orisom lahko povzroči napake ali izgubo podatkov.
Za pretvorbo datotek PDF v format Excel lahko uporabimo veliko različnih orodij in programskih aplikacij; niso vsi enako učinkoviti. Kakovost pretvorbe je odvisna od kompleksnosti datoteke PDF, oblikovanja tabel in, kar je najpomembneje, posebnih orodij in tehnik, uporabljenih za izvedbo pretvorbe.

Številne tehnologije, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko pomagajo pri pretvorbi datotek PDF v Excel.
Optično prepoznavanje znakov (OCR): mehanizem OCR, ki ga poganja umetna inteligenca, lahko prepozna in izvleče besedilo iz optično prebranih datotek PDF ali datotek PDF v datotekah PDF. Tehnologije umetne inteligence so koristne za pridobivanje besedila iz zapletenih postavitev, kot so tabele, grafikoni, grafike in slike, zlasti na skeniranih dokumentih nizke kakovosti.
Strojno učenje (ML): Algoritme ML je mogoče usposobiti za prepoznavanje vzorcev in struktur v datotekah PDF, kot so tabele ali obrazci, in jih pretvoriti v format Excel.
Par ključ-vrednost (KVP): Ekstrakcija KVP je tehnika, ki se uporablja pri ekstrakciji podatkov in obdelavi naravnega jezika (NLP), ki vključuje prepoznavanje in ekstrahiranje določenih vrst podatkov, kot so imena, naslovi ali datumi.
Analiza postavitve dokumenta (DLA): DLA identificira in kategorizira regije v dokumentu. Predstavlja geometrijsko analizo tabel, slik, enačb in črtnih kod ter logično analizo postavitve (odstavkov, vrstic, besed, znakov) dokumenta.