PDF'den Excel'e

Önceden tanımlanmış bir veri modeli olmayan veya önceden tanımlanmış bir şekilde organize edilmemiş herhangi bir belge, yapılandırılmamış veriler içerir. Bu, taranmış (görüntü PDF) veya taranmamış (yerel PDF) PDF dosyaları da dahil olmak üzere oluşturulan tüm elektronik belgelerin yaklaşık %90'ını temsil eder. Tersine, Excel dosyaları, bilgileri bir tablo biçiminde düzenlendiği için tanım gereği yapılandırılmıştır. PDF'den Excel'e dönüştürmenin amacı, yapılandırılmamış verileri aynı görsel ve mantıksal görünümü korurken yapılandırılmış bir belgeye dönüştürmektir.
Ana sorun, PDF dosyalarının metin, resimler ve grafikler dahil olmak üzere çok çeşitli öğeler içerebilmesidir, bu da ayıklamayı ve bir Excel elektronik tablosuna dönüştürmeyi zorlaştırır. PDF'nin Excel'e dönüştürülmesinin en bariz kullanım durumu olan tabloların bile dönüştürülmesi zor olabilir. Örneğin, birleştirilmiş hücreler, karmaşık biçimlendirme veya kısmi anahat içeren bir tablonun dönüştürülmesi hatalara veya veri kaybına neden olabilir.
PDF dosyalarını Excel formatına dönüştürmek için birçok farklı araç ve yazılım uygulamasını kullanabiliriz; hepsi eşit derecede etkili değildir. Dönüştürme kalitesi, PDF dosyasının karmaşıklığına, tabloların biçimine ve en önemlisi, dönüştürmeyi gerçekleştirmek için kullanılan belirli araç ve tekniklere bağlıdır.

Birçok AI tabanlı teknoloji, PDF dosyalarını Excel'e dönüştürmeye yardımcı olabilir.
Optik Karakter Tanıma (OCR): AI destekli bir OCR motoru, taranan PDF dosyalarını veya PDF dosyalarındaki görüntüleri tanıyabilir ve onlardan metin çıkarabilir. AI teknolojileri, özellikle düşük kaliteli taranmış belgelerde tablolar, çizelgeler, grafikler ve resimler gibi karmaşık düzenlerden metin çıkarmak için faydalıdır.
Makine Öğrenimi (ML): ML algoritmaları, tablolar veya formlar gibi PDF dosyalarındaki kalıpları ve yapıları tanımak ve bunları Excel formatına dönüştürmek için eğitilebilir.
Anahtar-Değer Çifti (KVP): KVP ayıklama, adlar, adresler veya tarihler gibi belirli veri türlerinin tanımlanmasını ve çıkarılmasını içeren veri çıkarma ve doğal dil işlemede (NLP) kullanılan bir tekniktir.
Belge Düzeni Analizi (DLA): DLA, bir belgedeki bölgeleri tanımlar ve kategorilere ayırır. Tabloların, resimlerin, denklemlerin ve barkodların geometrik analizini ve belgenin mantıksal düzen analizini (paragraflar, satırlar, kelimeler, karakterler) ifade eder.