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Cos'è un parser PDF?

Timestamp: 7 febbraio 2022 4:20

Se i tuoi PDF trattano fatture, ricevute, passaporti o patenti di guida, dai un'occhiata a Nanonets Raschietto PDF or Analizzatore PDF per analizzare i PDF gratuito.

Un parser PDF o Raschietto PDF, è uno strumento che estrae i dati dal PDF documenti. L'analisi dei documenti è un approccio popolare per estrarre testo, immagini o dati da formati inaccessibili come i PDF.

Mentre le organizzazioni scambiano dati e informazioni elettronicamente, una notevole quantità di i processi aziendali sono ancora guidati da documenti cartacei (fatture, ricevute, ordini d'acquisto, ecc.). La scansione di questi documenti, come PDF o immagini, consente alle aziende di condividerli e archiviarli online in modo più efficiente. Ma nella maggior parte dei casi i dati memorizzati in questi documenti scansionati non sono ancora leggibili dalla macchina e devono essere estratti manualmente; un processo lungo, soggetto a errori e inefficiente!

I parser PDF sostituiscono il tradizionale processo di immissione manuale dei dati estraendo dati, testo o immagini da formati non modificabili come il PDF. Le soluzioni di analisi dei documenti sono disponibili come librerie per sviluppatori o come software parser PDF dedicato. I parser PDF o la tecnologia di analisi PDF sono alla base di soluzioni popolari che consentono agli utenti di:

L'analisi PDF facilita quindi l'estrazione di informazioni da formati di file non modificabili e le presenta in modo comodo e leggibile dalla macchina. I dati analizzati dai PDF in questo modo sono più facili da organizzare, analizzare e riutilizzare nei flussi di lavoro organizzativi. È possibile utilizzare tecniche avanzate di analisi PDF convertire i dati PDF in voci di database.

Vuoi raschiare i dati dal PDF documenti, convertire PDF in XML o automatizzare l'estrazione della tabella? Scopri Nanonet Raschietto PDF or Analizzatore PDF a raschiare i dati PDF or analizzare i PDF su larga scala!

Sfide legate allo scraping o all'analisi di PDF

I documenti PDF non sono modificabili e non hanno un formato standard; anche i dati memorizzati nei PDF sono intrinsecamente non strutturati. Essenzialmente, "Un PDF contiene istruzioni per posizionare un carattere in corrispondenza di una coordinata x, y su un piano 2D, senza mantenere alcuna conoscenza di parole, frasi o tabelle". In assenza di una rappresentazione strutturata gerarchicamente dei dati nei PDF, riconoscere e strutturare i dati estratti/dati catturati diventa piuttosto impegnativo.

I PDF possono memorizzare enormi quantità di dati su più pagine; incorporando tipi di contenuti multimediali e allegati. E le organizzazioni tendono a gestire molti documenti PDF.

I parser PDF sono in grado di riconoscere ed estrarre dati da documenti PDF su larga scala!

Che tipo di dati possono essere analizzati dai PDF

Riconoscimento e analisi dei dati da un documento di esempio

Software parser PDF (come nanonet) in genere è in grado di riconoscere ed estrarre i seguenti dati dai documenti PDF:

  • Paragrafi di testo
  • Campi dati singoli (date, numeri di tracciamento, ...)
  • tavoli
  • elenchi
  • Immagini

Strumenti di analisi PDF da riga di comando (come Analizzatore PDF), preferito dagli sviluppatori, può estrarre prevalentemente le seguenti proprietà che descrivono il struttura fisica dei documenti PDF:

  • Oggetti
  • Headers
  • Metadati (autori, data di creazione del documento, numeri di riferimento, informazioni sulle immagini incorporate ecc.)
  • Testo da pagine ordinate
  • Tabella di riferimento incrociato
  • trailer

Hai bisogno di un OCR online gratuito per estrarre il testo dall'immagine , estrarre tabelle da PDF, o estrarre i dati dal PDF? Dai un'occhiata a Nanonet e crea gratuitamente modelli OCR personalizzati!

Casi d'uso di analisi PDF

Casi d'uso del parser PDF

Parser PDF o Raschietti PDF sono ampiamente preferiti nei casi d'uso che riguardano l'elaborazione intelligente dei documenti o l'automazione dei processi aziendali. Questo copre essenzialmente qualsiasi organizzazione flusso di lavoro di gestione dei documenti che deve estrarre automaticamente i dati dai documenti PDF:

Le aziende che coprono i settori finanziario, edile, sanitario, assicurativo, bancario, dell'ospitalità e automobilistico utilizzano parser PDF come Nanonet per analizzare o raschiare PDFs per dati preziosi. (Guardare Finanziamenti dell'OCR or Contabilità OCR per ulteriori dettagli)

Vantaggi dell'analisi dei documenti PDF

L'analisi dei documenti PDF utilizzati nei flussi di lavoro dell'organizzazione può ottimizzare notevolmente i processi aziendali. Parser PDF automatizzati, come Nanonets, possono semplificare ulteriormente i processi aziendali sfruttando le capacità di automazione, AI e ML per ridurre drasticamente le inefficienze. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi dell'analisi dei PDF: Here are some of the benefits of PDF parsing:

  • Risparmia tempo e denaro che possono essere spesi in modo più fruttuoso
  • Riduci la dipendenza dai processi manuali e dall'immissione dei dati
  • Elimina errori, duplicazioni e rilavorazioni
  • Migliora la precisione aumentando la scala
  • Riduci le durate di elaborazione dei documenti
  • Ottimizza i flussi di lavoro e lo scambio interno di dati
  • Elimina l'uso e l'archiviazione di documenti fisici
  • Trasforma i dati non strutturati in formati strutturati come XML, JSON, Excel o CSV

Come analizzare i file PDF con nanonet

Nanonet Introduzione

Il parser PDF di Nanonets dispone di modelli pre-addestrati per tipi di documenti specifici come fatture, ricevute, passaporti, patenti di guida, curriculum e altro ancora. Basta accedere e selezionare il modello pre-addestrato appropriato per il tuo caso d'uso, aggiungere i file PDF, testare e verificare e infine esportare i dati estratti in un comodo formato strutturato. Segui queste istruzioni per estrai il testo or con tabelle da documenti PDF con modelli di parser PDF pre-addestrati di Nanonets.

Se i modelli pre-addestrati non soddisfano i requisiti specifici del tuo caso d'uso, crea un modello parser PDF personalizzato con Nanonets. Basta caricare alcuni file PDF di addestramento, annotare i PDF per evidenziare il testo / i dati di interesse, addestrare il modello e infine testare e verificare il modello su una serie di documenti PDF di esempio pertinenti al tuo caso d'uso. Segui queste istruzioni per estrarre dati da PDF con estensione modello di parser PDF personalizzato.

nanonet OCR online e API OCR hanno molti interessanti casi d'uso tche potrebbe ottimizzare le prestazioni della tua azienda, risparmiare sui costi e aumentare la crescita. Scoprire come i casi d'uso di Nanonets possono essere applicati al tuo prodotto.

Perché Nanonets è il miglior analizzatore di PDF

Nanonets è un parser PDF accurato e robusto, facile da configurare e utilizzare, che offre convenienti modelli pre-addestrati per i casi d'uso organizzativi più diffusi. Analizza i PDF in pochi secondi o addestra un modello per analizzare i dati dai PDF su larga scala. I vantaggi dell'utilizzo di Nanonet rispetto ad altri parser PDF vanno ben oltre la semplice migliore precisione:

  • Le nanonet possono estrarre i dati sulla pagina mentre i parser PDF della riga di comando estraggono solo oggetti, intestazioni e metadati come (titolo, #pagine, stato della crittografia ecc.)
  • La tecnologia di analisi PDF di Nanonets non è basata su modelli. Oltre a offrire modelli pre-addestrati per casi d'uso popolari, l'algoritmo di analisi PDF di Nanonets può anche gestire tipi di documenti invisibili!
  • Oltre a gestire documenti PDF nativi, le funzionalità OCR integrate di Nanonets consentono di gestire anche documenti e immagini scansionati!
  • Funzionalità di automazione robuste con funzionalità AI e ML.
  • Nanonets gestisce con facilità dati non strutturati, vincoli di dati comuni, documenti PDF multipagina, tabelle ed elementi multilinea.
  • Nanonets è essenzialmente uno strumento senza codice in grado di apprendere e riqualificare continuamente se stesso sui dati personalizzati per fornire output che non richiedono post-elaborazione.

Aggiornanento Novembre 2021: questo post è stato originariamente pubblicato in Aprile 2021 e da allora è stato aggiornato più volte.

Ecco una diapositiva riassumendo i risultati di questo articolo. Ecco un versione alternativa di questo post.

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