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如何在线将PDF 文档转换为 Excel 文档：
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博客文章
你知道吗？
任何没有预定义数据模型或未以预定义方式组织的文档都包含非结构化数据。这约占生成的所有电子文档的90%，包括PDF 文件，无论是扫描的（图像PDF）还是非扫描的（原生PDF）。相反，Excel 文件是按定义构建的，因为它们的信息以表格格式组织。 PDF 到Excel 转换的目标是将非结构化数据转换为结构化文档，同时保持相同的视觉和逻辑外观。
主要问题是PDF 文件可能包含多种元素，包括文本、图像和图形，因此难以提取并转换为Excel 电子表格。即使是表格（PDF 转换为Excel 的最明显用例）也可能难以转换。例如，转换包含合并单元格、复杂格式或部分轮廓的表格可能会导致错误或数据丢失。
我们可以使用许多不同的工具和软件应用程序将PDF文件转换为Excel格式；并非所有方法都同样有效。转换质量取决于 PDF 文件的复杂性、表格的格式，以及最重要的是用于执行转换的特定工具和技术。
主要问题是PDF 文件可能包含多种元素，包括文本、图像和图形，因此难以提取并转换为Excel 电子表格。即使是表格（PDF 转换为Excel 的最明显用例）也可能难以转换。例如，转换包含合并单元格、复杂格式或部分轮廓的表格可能会导致错误或数据丢失。
我们可以使用许多不同的工具和软件应用程序将PDF文件转换为Excel格式；并非所有方法都同样有效。转换质量取决于 PDF 文件的复杂性、表格的格式，以及最重要的是用于执行转换的特定工具和技术。
许多基于 AI 的技术可以帮助将 PDF 文件转换为Excel。
光学字符识别(OCR)：人工智能驱动的OCR 引擎可以识别并提取扫描的 PDF 文件或 PDF 文件中的PDF 中的文本。人工智能技术有利于从复杂的布局中提取文本，例如表格、图表、图形和图像，尤其是低质量的扫描文档。
机器学习(ML)：可以训练 ML 算法来识别PDF 文件中的模式和结构（例如表格或表单），并将其转换为Excel 格式。
键值对(KVP)：KVP 提取是一种用于数据提取和自然语言处理(NLP) 的技术，涉及识别和提取特定类型的数据，例如名称、地址或日期。
文档布局分析(DLA)：DLA 对文档上的区域进行识别和分类。它意味着对表格、图片、方程和条形码的几何分析以及文档的逻辑布局分析（段落、行、单词、字符）。
光学字符识别(OCR)：人工智能驱动的OCR 引擎可以识别并提取扫描的 PDF 文件或 PDF 文件中的PDF 中的文本。人工智能技术有利于从复杂的布局中提取文本，例如表格、图表、图形和图像，尤其是低质量的扫描文档。
机器学习(ML)：可以训练 ML 算法来识别PDF 文件中的模式和结构（例如表格或表单），并将其转换为Excel 格式。
键值对(KVP)：KVP 提取是一种用于数据提取和自然语言处理(NLP) 的技术，涉及识别和提取特定类型的数据，例如名称、地址或日期。
文档布局分析(DLA)：DLA 对文档上的区域进行识别和分类。它意味着对表格、图片、方程和条形码的几何分析以及文档的逻辑布局分析（段落、行、单词、字符）。
