PDF'den Excel'e

Önceden tanımlanmış bir veri modeline sahip olmayan veya önceden tanımlı bir şekilde düzenlenmemiş her belge, yapılandırılmamış veriler içerir. Bu, taranmış (resimli PDF) olsun veya olmasın (yerel PDF) PDF dosyaları da dahil olmak üzere oluşturulan tüm elektronik belgelerin yaklaşık %90'ını temsil eder. Tersine, Excel dosyaları, bilgileri bir tablo biçiminde düzenlendiğinden tanım gereği yapılandırılmıştır. PDF'den Excel'e dönüştürmenin amacı, aynı görsel ve mantıksal görünümü korurken, yapısal olmayan verileri yapılandırılmış bir belgeye dönüştürmektir.
Temel sorun, PDF dosyalarının metin, resim ve grafik dahil olmak üzere çok çeşitli öğeler içerebilmesidir, bu da ayıklamayı ve Excel elektronik tablosuna dönüştürmeyi zorlaştırır. PDF'yi Excel'e dönüştürmenin en belirgin kullanım örneği olan tabloları bile dönüştürmek zor olabilir. Örneğin, birleştirilmiş hücrelere, karmaşık biçimlendirmeye veya kısmi çerçeveye sahip bir tabloyu dönüştürmek, 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 biçimlendirmesine ve en önemlisi, dönüştürmeyi gerçekleştirmek için kullanılan belirli araçlara ve tekniklere bağlıdır.

Birçok yapay zeka tabanlı teknoloji, PDF dosyalarının Excel'e dönüştürülmesine yardımcı olabilir.
Optik Karakter Tanıma (OCR): AI destekli bir OCR motoru, taranmış PDF dosyalarından veya PDF dosyaları içindeki PDF'lerden metni tanıyabilir ve çıkarabilir. Yapay zeka teknolojileri, özellikle düşük kaliteli taranmış belgelerdeki tablolar, çizelgeler, grafikler ve resimler gibi karmaşık düzenlerden metin çıkarmak için faydalıdır.
Makine Öğrenimi (ML): ML algoritmaları, PDF dosyalarındaki tablolar veya formlar gibi kalıpları ve yapıları tanıyacak ve bunları Excel formatına dönüştürecek şekilde eğitilebilir.
Anahtar-Değer Çifti (KVP): KVP çıkarma, veri çıkarma ve doğal dil işlemede (NLP) kullanılan, adlar, adresler veya tarihler gibi belirli veri türlerinin tanımlanmasını ve çıkarılmasını içeren 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, çizgiler, kelimeler, karakterler) içerir.