PDF 到 Excel

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。这代表了所有生成的电子文档的大约90%，包括 PDF 文件，无论是扫描的（图像PDF）还是非扫描的（原始PDF）。相反，Excel 文件是按定义结构化的，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 文件可以包含各种各样的元素，包括文本、图像和图形，因此很难提取和转换为Excel 电子表格。即使是将PDF 转换为Excel 最明显的用例——表格，也可能难以转换。例如，转换包含合并单元格、复杂格式或部分大纲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)：基于 AI 的 OCR 引擎可以从扫描的PDF 文件或PDF 文件中的图像中识别和提取文本。人工智能技术有利于从表格、图表、图形和图像等复杂布局中提取文本，尤其是在低质量扫描文档中。
机器学习(ML)：可以训练ML 算法来识别PDF 文件（例如表格或表单）中的模式和结构，并将它们转换为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，例如姓名、地址或日期。
文档布局分析(DLA)：DLA 识别和分类文档上的区域。它意味着对表格、图片、方程式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）。