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PDFパーサーとは何ですか？

タイムスタンプ: 7 年 2022 月 4 日 20:XNUMX AM

PDFが請求書、領収書、パスポート、または運転免許証を扱っている場合は、Nanonetsをチェックしてください PDFスクレーパー or PDFパーサー PDFを解析するには 無料で.

PDFパーサー、または PDFスクレーパー、は PDFからデータを抽出します ドキュメント。 ドキュメントの解析は、PDFなどのアクセスできない形式からテキスト、画像、またはデータを抽出するための一般的なアプローチです。

組織はデータと情報を電子的に交換しますが、かなりの量の ビジネスプロセスは依然として紙の文書によって推進されています （請求書、領収書、POなど）。 これらのドキュメントをPDFまたは画像としてスキャンすると、企業はそれらをオンラインでより効率的に共有および保存できます。 ただし、ほとんどの場合、これらのスキャンされたドキュメントに保存されているデータはまだ機械で読み取りできないため、手動で抽出する必要があります。 時間のかかる、エラーが発生しやすく、非効率的なプロセスです。

PDFパーサーは、PDFなどの編集不可能な形式からデータ、テキスト、または画像を抽出することにより、従来の手動データ入力プロセスに取って代わります。 ドキュメント解析ソリューションは、開発者向けのライブラリまたは専用のPDFパーサーソフトウェアとして利用できます。 PDFパーサーまたはPDF解析テクノロジーは、ユーザーが次のことを行えるようにする一般的なソリューションを強化します。

したがって、PDF解析は、編集不可能なファイル形式からの情報の抽出を容易にし、便利で機械可読な方法で情報を提示します。 この方法でPDFから解析されたデータは、編成、分析、および編成ワークフローでの再利用が容易です。 高度なPDF解析技術を利用して PDFデータをデータベースエントリに変換する.

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PDFのスクレイピングまたは解析に伴う課題

PDFドキュメントは編集できず、標準形式ではありません。 また、PDFに保存されているデータは本質的に構造化されていません。 基本的に、 「PDFには、単語、文、または表の知識を保持せずに、2D平面上のx、y座標に文字を配置するための指示が含まれています」。 PDF内のデータの階層構造化された表現がない場合、抽出された/を認識して構造化するキャプチャされたデータ 非常に困難になります。

PDFは、複数のページにわたって大量のデータを保存できます。 リッチメディアタイプと添付ファイルの埋め込み。 また、組織は多くのPDFドキュメントを扱う傾向があります。

PDFパーサーは、PDFドキュメントからデータを大規模に認識して抽出する機能を備えています。

PDFから解析できるデータの種類

サンプルドキュメントからのデータの認識と解析

PDFパーサーソフトウェア（など ナノネット）は通常、PDFドキュメントから次のデータを認識して抽出できます。

  • テキスト段落
  • 単一のデータフィールド（日付、追跡番号、…）
  • テーブル類
  • リスト
  • 画像

コマンドラインPDF解析ツール（ PDFパーサー）は、開発者に好まれ、主に次のプロパティを引き出すことができます。 PDFドキュメントの物理的構造:

  • オブジェクト
  • ヘッダ
  • メタデータ（作成者、ドキュメントの作成日、参照番号、埋め込み画像に関する情報など）
  • 注文したページからのテキスト
  • 相互参照表
  • トレーラー

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PDF解析のユースケース

PDFパーサーのユースケース

PDFパーサーまたは PDFスクレーパー インテリジェントなドキュメント処理またはビジネスプロセスの自動化を扱うユースケースで広く好まれています。 これは基本的にあらゆる組織を対象としています ドキュメント管理ワークフロー PDFドキュメントからデータを自動的に抽出する必要があります。

金融、建設、ヘルスケア、保険、銀行、ホスピタリティ、自動車の各業界にまたがる企業は、NanonetsなどのPDFパーサーを使用して解析または PDFをこするs貴重なデータ。 （チェックアウト OCRファイナンス or OCRアカウンティング 詳細については）

PDFドキュメントを解析する利点

組織のワークフローで使用されるPDFドキュメントを解析すると、ビジネスプロセスを大幅に最適化できます。 自動化されたPDFパーサーNanonetsなどは、自動化、AI、ML機能を活用して非効率性を大幅に削減することで、ビジネスプロセスをさらに合理化できます。 PDF解析の利点のいくつかを次に示します。

  • より実りあるものに使える時間とお金を節約する
  • 手動プロセスとデータ入力への依存を減らす
  • エラー、重複、やり直しを排除します
  • スケールを上げながら精度を向上させる
  • ドキュメントの処理時間を短縮する
  • ワークフローと内部データ交換を最適化する
  • 物理的なドキュメントの使用と保管を排除する
  • 非構造化データを次のような構造化形式に変換します XML、JSON、 Excel またはCSV

ナノネットでPDFファイルを解析する方法

Nanonetsイントロ

Nanonets PDFパーサーには、請求書、領収書、パスポート、運転免許証、履歴書など、特定のドキュメントタイプ用に事前にトレーニングされたモデルがあります。 ログインしてユースケースに適した事前トレーニング済みモデルを選択し、PDFファイルを追加し、テストと検証を行ってから、抽出したデータを便利な構造形式でエクスポートするだけです。 次の手順に従ってください テキストを抽出 or テーブル Nanonetsで事前トレーニングされたPDFパーサーモデルを使用したPDFドキュメントから。

事前トレーニングされたモデルがユースケースの特定の要件を満たしていない場合は、Nanonetを使用してカスタムPDFパーサーモデルを構築します。 トレーニングPDFファイルをアップロードし、PDFに注釈を付けて目的のテキスト/データを強調表示し、モデルをトレーニングし、最後に、ユースケースに関連する一連のサンプルPDFドキュメントでモデルをテストおよび検証します。 次の手順に従って、PDFからデータを抽出します。 カスタムPDFパーサーモデル.

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Nanonetsが最高のPDFパーサーである理由

Nanonetsは、セットアップと使用が簡単な正確で堅牢なPDFパーサーであり、一般的な組織のユースケースに便利な事前トレーニング済みモデルを提供します。 PDFを数秒で解析するか、モデルをトレーニングしてPDFのデータを大規模に解析します。 他のPDFパーサーよりもNanonetを使用する利点は、精度が向上するだけではありません。

  • ナノネットはページ上のデータを抽出できますが、コマンドラインPDFパーサーはオブジェクト、ヘッダー、およびメタデータ（タイトル、＃ページ、暗号化ステータスなど）のみを抽出します。
  • NanonetsPDF解析テクノロジーはテンプレートベースではありません。 Nanonets PDF解析アルゴリズムは、一般的なユースケース向けに事前にトレーニングされたモデルを提供するだけでなく、目に見えないドキュメントタイプも処理できます。
  • Nanonetsに組み込まれたOCR機能により、ネイティブPDFドキュメントの処理とは別に、スキャンされたドキュメントや画像も処理できます。
  • AIおよびML機能を備えた堅牢な自動化機能。
  • Nanonetsは、非構造化データ、一般的なデータの制約、複数ページのPDFドキュメント、テーブル、および複数行のアイテムを簡単に処理します。
  • Nanonetsは本質的にノーコードツールであり、カスタムデータを継続的に学習して再トレーニングし、後処理を必要としない出力を提供します。

アップデイト 11月 2021：この投稿はもともとで公開されました 4月 2021 その後更新されました 複数回.

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