PDF till Excel

Alla dokument som inte har en fördefinierad datamodell eller inte är organiserad på ett fördefinierat sätt innehåller ostrukturerad data. Detta representerar cirka 90 % av alla elektroniska dokument som genereras, inklusive PDF-filer, oavsett om de är skannade (bild PDF) eller inte (native PDF). Omvänt är Excel-filer strukturerade per definition, eftersom deras information är organiserad i ett tabellformat. Syftet med PDF till Excel-konvertering är att konvertera ostrukturerad data till ett strukturerat dokument samtidigt som man bibehåller samma visuella och logiska utseende.
Huvudproblemet är att PDF-filer kan innehålla en mängd olika element, inklusive text, bilder och grafik, vilket gör det svårt att extrahera och konvertera till ett Excel-kalkylblad. Även tabeller, det mest uppenbara användningsfallet för PDF-konvertering till Excel, kan vara utmanande att konvertera. Till exempel kan konvertering av en tabell med sammanslagna celler, komplex formatering eller partiella konturer resultera i fel eller dataförlust.
Vi kan använda många olika verktyg och program för att konvertera PDF-filer till Excel-format; alla är inte lika effektiva. Konverteringskvaliteten beror på PDF-filens komplexitet, tabellernas formatering och, viktigast av allt, de specifika verktyg och tekniker som används för att utföra konverteringen.

Många AI-baserade tekniker kan hjälpa till med att konvertera PDF-filer till Excel.
Optical Character Recognition (OCR): en AI-driven OCR-motor kan känna igen och extrahera text från skannade PDF-filer eller PDF-filer i PDF-filer. AI-tekniker är fördelaktiga för att extrahera text från komplexa layouter, såsom tabeller, diagram, grafik och bilder, särskilt på skannade dokument av låg kvalitet.
Maskininlärning (ML): ML-algoritmer kan tränas för att känna igen mönster och strukturer i PDF-filer, såsom tabeller eller formulär, och konvertera dem till Excel-format.
Key-Value Pair (KVP): KVP-extraktion är en teknik som används vid dataextraktion och naturlig språkbehandling (NLP) som involverar att identifiera och extrahera specifika typer av data, såsom namn, adresser eller datum.
Dokumentlayoutanalys (DLA): DLA identifierar och kategoriserar regioner i ett dokument. Det innebär en geometrisk analys av tabeller, bilder, ekvationer och streckkoder och en logisk layoutanalys (stycken, rader, ord, tecken) av dokumentet.