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PDFからテキストを読んだり抽出したりする方法

タイムスタンプ：9年2022月6日29:XNUMX AM

PDFからテキストを読んだり抽出したりする方法

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 オンラインOCR or PDFテキストエクストラクタ PDFドキュメントからテキストを抽出するには 無料で。 詳細については、以下をクリックしてください NanonetsPDFスクレーパー.

多くの場合、ビジネスプロセスでは、PDFドキュメントからテキストを取得する必要があります。 PDFは改ざん防止、安全、そしてデータや情報を交換するための最も好ましい形式です。 ただし、残念ながら編集できません。

手動でテキストを抽出することを選択した場合、または PDFからのデータ レポートを作成したり、プレゼンテーションを作成したりするためのファイルには、かなりの時間がかかる可能性があります。 一般的なドキュメントベースのワークフローの一部として、PDFファイルからテキストを読み取ることが必要になることがよくあります。

PDFからテキストを効率的に読み取ることができるほとんどのソリューション（ PDFパーサー）今日、OCR（光学式文字認識）機能を活用しています。 OCRテクノロジーを使用して、 画像からテキストを抽出する、PDFおよびその他の編集不可能なファイル形式。 手元にあるPDFドキュメントの規模と複雑さに応じて、さまざまなレベルのOCR機能が必要になる場合があります。 たとえば、あなたもできます PDFからテーブルを抽出する ドキュメント。

オンラインPDFコンバーターまたはPDF抽出ツールは、簡単なフォーマットで小さなPDFドキュメントからテキストを抽出できます。 ただし、複雑なフォーマット、表、グラフ、画像を含むドキュメントが大量にある場合は、高度なものが必要になります。 OCRソフトウェア ような ナノネット PDFから関連するテキストを正確に抽出します。 (OCRとは or OCR PDF？ –これが 詳細な解説者 on OCRソフトウェアとは)

Nanonetを使用してPDFドキュメントからテキストを簡単、正確、大規模に抽出するさまざまな方法を見てみましょう。

目次

PDFからテキストを読んだり抽出したりする方法

したい PDFからデータをスクレイピング ドキュメント、変換 PDFからXMLへ or テーブル抽出を自動化する？ 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 変換する データベースへのPDF エントリー！

Nanonets の無料 OCR を使用して PDF からテキストを抽出するにはどうすればよいですか?

OCRツール PDFドキュメントからテキストを簡単に抽出し、生のテキストファイルに変換できます。 手順は次のとおりです。

  1. ここから Nanonets の無料 OCR ツールにアクセスしてください – nanonets.com/online-ocr
  2. PDFファイルをアップロードする
  3. Nanonets の OCR はファイル内のコンテンツを自動的に認識し、テキストに変換します。
  4. 抽出したテキストを生のテキストファイルとしてダウンロードします

この方法は、単純なPDFからテキストへのユースケースのほとんどに適しています。 このアプローチは、より複雑なドキュメントやテーブル構造には適さない場合があります。 より複雑なPDFテキスト抽出要件については、以下の方法を参照してください。

Nanonets の事前トレーニング済み OCR モデルを使用して PDF からテキストを抽出するにはどうすればよいですか?

Nanonetsで事前トレーニングされたReceiptOCRモデルの動作

PDFが以下のドキュメントタイプのいずれかに該当する場合は、適切なNanonetsの事前トレーニング済みモデルを使用して、きちんと整理された方法でテキストを即座に抽出できます。

  • 請求書
  • 領収書
  • 運転免許証（米国）
  • パスポート
  • メニューカード
  • 履歴書
  • ナンバープレート
  • メーターの読み
  • 輸送用コンテナ

ステップ1-ユースケースに合わせて事前にトレーニングされたモデルを選択する

ログイン Nanonetsに移動し、テキストを抽出するドキュメントタイプに一致するモデルを選択します。 事前にトレーニングされたOCRモデルのいずれもドキュメントを記述していない場合は、この方法をスキップして先読みし、カスタムNanonetsOCRモデルを作成する方法を確認してください。

ステップ2–ファイルを追加する

テキストを抽出するPDFファイル/ドキュメントを追加します。 PDFはいくつでも追加できます。

ステップ3–テストと検証

モデルが実行され、PDFドキュメントからテキストが抽出されるまで数秒待ちます。 テーブルビューには、各PDFファイルから抽出されたすべてのテキストのリストが表示されます。 抽出されたテキストをすばやく確認して、何かが欠落しているか、正しく抽出されていないかを確認します。 「データの確認」をクリックして続行します。

ステップ4–エクスポート

すべてが確認されたら、抽出されたすべてのテキストをきちんと整理されたものとしてエクスポートできます XML、xlsxまたはcsvファイル。

無料のオンラインOCRが必要 画像からテキストを抽出する , PDFからテーブルを抽出するまたは PDFからデータを抽出する？ Nanonetsをチェックして、カスタムOCRモデルを無料で作成してください！

カスタム Nanonets OCR モデルを構築して PDF からテキストを抽出するにはどうすればよいですか?

PDFからテキストを抽出するためのカスタムNanonetsOCRモデルの構築は非常に簡単です。 通常、25分以内に、任意のドキュメントタイプ、任意の言語でモデルを構築、トレーニング、および展開できます（モデルのトレーニングに使用されるファイルの数によって異なります）。

カスタムNanonetsOCRモデルの構築

ステップ1：カスタムOCRモデルを作成する

ログイン Nanonetsに移動し、「独自のOCRモデルを作成する」をクリックします。

ステップ2：トレーニングファイルをアップロードする

サンプルPDFファイルをアップロードします。 これらは、要件に応じてテキストを抽出する方法に関するOCRモデルのトレーニングセットとして機能します。 作成するOCRモデルの精度は、アップロードされたPDFファイルの品質と量に大きく依存します。

ステップ3：PDFのテキストに注釈を付ける

各テキストに適切なフィールドまたはラベルで注釈を付けます。 これにより、OCRモデルがPDF内のテキストの関連部分を識別することができます。 テキストに注釈を付けるために新しいラベルを追加することもできます。 Nanonetsは、ドキュメントのテンプレートに拘束されません。

ステップ4：カスタムOCRモデルをトレーニングする

注釈が完成したら、「TrainModel」をクリックします。 トレーニングは通常、トレーニングのためにキューに入れられたモデルとファイルの数に応じて、20分から2時間かかります。 有料プランにアップグレードして、より速い結果（20分未満）を得ることができます。 Nanonetsは、ディープラーニングを活用してさまざまなOCRモデルを構築し、それらを相互にテストして精度を確認します。 次に、Nanonetsは最も正確なOCRモデルを選択します。

「モデルメトリクス」タブには、Nanonetsが構築されたすべてのモデルの中から最適なOCRモデルを選択できるようにするさまざまな測定値と比較分析が表示されます。 モデルを再トレーニングして（トレーニング画像の範囲を広げ、注釈を改善することで）、より高いレベルの精度を実現できます。

または、問題がなければ、[テスト]をクリックして、PDFの新しいサンプルでカスタムOCRモデルをテストおよび検証します。

ステップ5：データをテストおよび検証する

カスタムOCRモデルをテストおよび検証するために、いくつかのサンプル画像を追加します。 テキストが適切に認識、抽出、表示されている場合は、ファイルをエクスポートします。

ナノネット オンラインOCR＆OCR API 多くの興味深いものがあります ユースケース t帽子はあなたの業績を最適化し、コストを節約し、成長を後押しすることができます。 詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。

Nanonets APIを使用してPDFからテキストへのコンバーターのカスタムモデルをトレーニングするにはどうすればよいですか？

PDFからテキストへのコンバーターを構築するために独自のOCRモデルをトレーニングすることを検討している場合は、 ナノネットAPI。 の中に ドキュメント、Shell、Ruby、Golang、Java、C＃、Pythonでコードサンプルを起動する準備ができているほか、さまざまなエンドポイントの詳細なAPI仕様があります。

PDF からテキストを抽出するために Nanonets を選択する理由は何ですか?

他のPDFからテキストへのコンバーターソフトウェアよりもナノネットを使用することの利点は、精度とスケールの向上だけにとどまりません。 これが 7の理由 他のツールや自動ソフトウェアの代わりに、Nanonetを使用してPDFドキュメントからテキストを抽出することを検討する必要がある理由。

アップデイト 5月 2022：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。

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