Adatok kinyerése PDF-dokumentumokból PlatoBlockchain Data Intelligence. Függőleges keresés. Ai.

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból

A Portable Document Format (PDF) az üzleti adatok megosztására és cseréjére szolgáló fájlformátum. Miközben könnyedén megtekinthet, menthet és nyomtathat PDF-fájlokat, szerkesztheti, kaparás/elemzése vagy az adatok kinyerése PDF-fájlokból fájdalmas lehet.

Például próbáltad-e valaha szöveg kibontása PDF-ekből vagy táblázatok kibontása PDF-ekből?  

Csak próbálja PDF bankkivonatok konvertálása Excelbe or PDF dokumentumok XML-be!

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból
Giphy

Kihívások a PDF adatkinyerésben

A PDF-fájlokból történő adatkinyerés kulcsfontosságú az adatok saját igényei szerinti átszervezéséhez.

Más dokumentumformátumokban, mint például a DOC, XLS vagy CSV, az információ egy részének kinyerése meglehetősen egyszerű. Csak szerkessze az adatokat, vagy másolja és illessze be.

Ez azonban PDF-ek esetében meglehetősen nehéz feladat.

A szerkesztés lehetetlen, és a másolás beillesztése egyszerűen nem tartja meg az eredeti formázást és sorrendet – próbálja meg táblázatok kinyerése PDF-ből!

A PDF kezelésekor adatkitermelés tömegesen ezek a problémák hibákat, késéseket és költségtúllépéseket okozhatnak, amelyek súlyosan befolyásolhatják az eredményt!

szerencsére, vannak olyan megoldások, mint Nanonetek, amely hatékonyan képes adatokat kinyerni PDF dokumentumokból.

Nézzük meg az 5 legnépszerűbb módszert, amellyel a vállalkozások adatokat kinyerhetnek a PDF-ekből.

5 módszer az adatok PDF-ből való kinyerésére

Íme 5 különböző módszer az adatok PDF-ből történő kinyerésére a hatékonyság és a pontosság növekvő sorrendjében:


Okos megoldásra van szüksége kép szöveggé, PDF a táblázatba, PDF szöveggévagy PDF adatkinyerés? Tekintse meg a Nanonets előre kiképzett adatkinyerési AI-ját számlákhoz, nyugtákhoz, útlevelekhez, jogosítványokhoz és táblázatokhoz!

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból
Automatizált adatkinyerés Nanonet segítségével


Másolás és beillesztés

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból
Giphy

A másolás és beillesztés módszer a legpraktikusabb megoldás kis számú egyszerű PDF-dokumentum kezelésekor.

  • Nyissa meg az egyes PDF fájlokat
  • Az adatok egy részének kijelölése ill szöveg egy adott oldalon vagy oldalkészleten
  • Másolja a kiválasztott információkat
  • Illessze be a másolt információkat egy DOC, XLS vagy CSV fájlba

Ez az egyszerű megközelítés gyakran szabálytalan és hibákra hajlamos adatkinyerést eredményez. Jelentős időt kell fordítania a kinyert információk értelmes átszervezésére.


Kézi adatbevitel kiszervezése

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból
Giphy

A PDF-fájlokból a kézi adatkinyerés házon belüli kezelése nagyszámú dokumentum esetében fenntarthatatlanná és túlságosan költségessé válhat hosszú távon.

A kézi adatbevitel kiszervezése egy kézenfekvő alternatíva, amely olcsó és gyors is.

Az olyan online szolgáltatásoknál, mint az Upwork, a Freelancer, a Hubstaff Talent, a Fiverr és más hasonló cégek, rengeteg adatbeviteli szakember dolgozik Dél-Ázsia, Délkelet-Ázsia és Afrika közepes jövedelmű országaiból.

Bár ez a megközelítés csökkentheti az adatkinyerési költségeket és a késéseket, a minőség-ellenőrzés és az adatbiztonság komoly aggodalomra ad okot!

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból
Giphy

Adatbeviteli automatizálás & automatizált adatkinyerés A megoldások ezért egyre népszerűbbek.


Szeretne adatgyűjtés PDF dokumentumokból ill konvertálja a PDF-táblázatot Excel-be? Nézze meg a Nanonets PDF kaparó or PDF elemző nak nek PDF adatok kaparása or PDF-ek elemzése léptékben!

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból
Egy szuperboldog Nanonets felhasználó


PDF konverterek

A PDF konverterek kézenfekvő választás azok számára, akik aggódnak az adatminőség és az adatbiztonság miatt.

A PDF konverterek lehetővé teszik az adatkinyerés házon belüli kezelését, miközben gyors és hatékony. A PDF konverterek a következő néven érhetők el szoftver, web-alapú online megoldások és még mobilalkalmazások is.

A PDF-ek leggyakrabban Excelbe konvertálva (XLS vagy XLSX) vagy CSV formátumok, mivel a táblázatokat rendezett módon jelenítik meg; PDF-XML konverterek szintén népszerűek.

Egyszerűen töltse fel a PDF dokumentumot, és alakítsa át az Ön által választott formátumba.

A PDF-konvertálók azonban nincsenek felszerelve a dokumentumok nagyarányú kezelésére. A tömeges adatkinyerés egyszerűen nem lehetséges, és az adatkinyerési folyamatot minden egyes dokumentumnál meg kell ismételni, egyenként!

Íme néhány legnépszerűbb PDF konvertáló eszköz/szoftver:

  • vályogtégla
  • Egyszerűen PDF
  • SmallPDF
  • PDF2 GB
  • PDFtoExcel
  • PDFelement
  • Nitro Pro
  • Üstökösök
  • iSkysoft PDF Converter Pro

PDF táblázat kivonó eszközök

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból

A PDF-dokumentumok gyakran tartalmaznak táblázatokat, szöveget, képeket és ábrákat. Sok esetben az érdeklődésre számot tartó adatok általában a táblázatokban találhatók.

A PDF-konverterek a teljes PDF-dokumentumot dolgozzák fel anélkül, hogy lehetőséget adnának arra, hogy az adatkinyerést a PDF-fájl egy meghatározott szakaszára korlátozzák (például meghatározott cellákra, sorokra, oszlopokra vagy akár táblázatokra).

PDF a táblázatba Az extrakciós eszközök ezt teszik.

A PDF-táblázat-kivonatoló eszközök/technológiák, mint például a Tabula és az Excalibur, lehetővé teszik, hogy a PDF-ben szakaszokat jelöljön ki úgy, hogy egy dobozt rajzol a táblázat köré, majd az adatokat Excel-fájlba (XLS vagy XLSX) vagy CSV-fájlba bontja ki.

Míg PDF a táblázatba Az eszközök ésszerűen hatékony eredményeket adnak, ehhez fejlesztési erőfeszítésre vagy házon belüli szakértőkre lehet szükség kihasználja a mögöttes technológiákat ezeket az eszközöket a saját használati eseteihez igazítva.

Ezenkívül az ilyen PDF adatkinyerési eszközök csak natív PDF fájlokkal működnek, beszkennelt dokumentumokkal nem (amelyeket gyakrabban használnak)!


Ha PDF-jei számlákkal, nyugtákkal, útlevelekkel vagy vezetői engedélyekkel foglalkoznak, nézze meg a Nanonets' PDF kaparó or PDF adatkivonó nak nek adatgyűjtés PDF dokumentumokból.

Hogyan lehet adatokat kivonni PDF dokumentumokból
Nanonets adatgyűjtő működés közben!


Automatizált PDF adatkinyerés

Automatizált PDF adatkinyerő szoftver vagy AI-alapú OCR szoftver mint Nanonetek a legholisztikusabb megoldást nyújtja a PDF-ekből származó adatok kinyerésének problémájára, ill szöveg kinyerése a képekből. (Mi az az OCR? – itt a részletes magyarázat)

Megbízhatóak, hatékonyak, rendkívül gyorsak, versenyképes árúak, biztonságosak és méretezhetők. Szkennelt dokumentumokat és natív PDF fájlokat is kezelhetnek.

Az ilyen automatizált PDF adatkivonatolók AI, ML/DL, OCR, RPA, mintafelismerés, szövegfelismerés és egyéb technikák kombinációját alkalmazzák az adatok pontos, nagy léptékű kinyeréséhez.

Az automatizált adatkinyerő eszközök, mint például a Nanonets, gyakran előképzett kinyerőket biztosítanak, amelyek képesek bizonyos típusú dokumentumok kezelésére. Íme egy gyors bemutató a Nanonets előre betanított asztalkivonójáról:

A Nanonets előre betanított Table Extractor modellje

Az előre betanított kinyerési modellek használata mellett saját egyéni mesterséges intelligencia is létrehozható, amellyel adatokat nyerhet ki különböző dokumentumokból. Itt van, hogyan:

  • Gyűjtse össze a mintadokumentumok kötegét, hogy oktatási készletként szolgáljon
  • Tanítsa meg az automatizált szoftvert az adatok szükségleteinek megfelelő kinyerésére
  • Tesztelje és ellenőrizze
  • Futtassa a betanított szoftvert valódi dokumentumokon
  • A kinyert adatok feldolgozása
Hogyan képezheti ki saját OCR-modelljét nanohálókkal

A Nanonets sok érdekességgel rendelkezik használati esetek amely optimalizálhatja üzleti teljesítményét, költséget takaríthat meg és fellendítheti a növekedést. Kitalál hogyan vonatkozhatnak a Nanonets használati esetei az Ön termékére.


Frissítések december 2021: ez a bejegyzés eredetileg ekkor jelent meg Október 2020 és azóta frissítve lett számtalanszor.

Itt egy dia összefoglalva ebben a cikkben az eredményeket. Itt van egy alternatív változat ennek a bejegyzésnek.

Időbélyeg:

Még több AI és gépi tanulás