PDF в Excel

Будь-якийдокумент, якийне маєпопередньовизначеноїмоделі даних абоне організованийзаздалегідьвизначенимчином, міститьнеструктурованідані. Цестановитьблизько 90% усіхстворенихелектроннихдокументів, включаючи PDF-файли, незалежновід того, відскановані(зображення PDF) чи ні(оригінальнийPDF). І навпаки, файли Excel структуровані завизначенням, оскількиінформація в нихорганізована уформаті таблиці. Метоюперетворення PDF у Excel єперетвореннянеструктурованихданих уструктурованийдокумент, зберігаючи тойсамий візуальнийі логічнийвигляд.
Основна проблемаполягає в тому, що PDF-файлиможуть міститирізноманітніелементи, включаючи текст, зображення таграфіку, щоускладнюєвидобування таперетворення наелектроннутаблицю Excel. Навіть таблиці, найбільшочевиднийваріантвикористанняперетворення PDF у Excel, можутьбути складнимидля конвертації. Наприклад, перетвореннятаблиці зоб’єднанимиклітинками, складнимформатуваннямабо частковимконтуром можепризвести допомилок абовтрати даних.
Ми можемовикористовуватибагато різнихінструментів іпрограм дляперетворенняфайлів PDF уформат Excel; невсі однаковоефективні. Якістьперетвореннязалежить відскладності PDF-файлу, форматуваннятаблиць і, щонайважливіше, від конкретнихінструментів іметодів, яківикористовуютьсядля виконанняперетворення.

Багатотехнологій наоснові штучногоінтелекту можутьдопомогтиконвертуватиPDF-файли вExcel.
Оптичнерозпізнаваннясимволів (OCR): механізмоптичногорозпізнаваннясимволів наоснові штучногоінтелекту можерозпізнавати тавитягувати текстзі сканованихPDF-файлів абоPDF-файлів уPDF-файлах. Технологіїштучногоінтелектукорисні длявилучення текстузі складнихмакетів, такихяк таблиці, діаграми, графіки тазображення, особливо навідсканованихдокументахнизької якості.
Машинне навчання(ML): алгоритмиML можна навчитирозпізнаватишаблони таструктури в PDF-файлах, таких яктаблиці чиформи, іперетворювати їху формат Excel.
Параключ-значення(KVP): вилученняKVP — цетехніка, якавикористовуєтьсядля вилученняданих і обробкиприродної мови(NLP), якапередбачаєідентифікацію тавилучення певнихтипів даних, таких як імена, адреси або дати.
Аналіз макетадокумента (DLA): DLA визначає такласифікуєобласті вдокументі. Вінпередбачаєгеометричнийаналіз таблиць, малюнків, рівнянь іштрих-кодів ілогічний аналізкомпонування(абзаців, рядків, слів, символів) документа.