시도한 적 PDF에서 데이터 추출? 좀 힘들다...
아직 할 수 있는 동안 PDF에서 텍스트 추출 콘텐츠를 복사하여 붙여넣으면 PDF에서 테이블을 추출하는 것이 훨씬 더 쉬워집니다. 복잡한!
오늘날 조직의 작업 흐름은 주로 PDF 문서에 의존합니다. 특히 표 형식의 데이터가 많이 포함된 경우.
대부분의 데이터가 풍부한 비즈니스 문서는 테이블을 사용하여 중요한 정보를 구성하고 표시합니다.
에서 테이블을 찾을 수 있습니다. 재정 문서 송장, 영수증, 보험 서류, 선하 증권, 은행 명세서, 보고서 등.
기업은 종종 테이블 형식 PDF 데이터를 편집 가능한 테이블 형식으로 추출하는 솔루션을 찾습니다.
- 예를 들어, 은행 명세서를 PDF에서 Excel 또는 CSV로 변환.
복사-붙여넣기의 수동 접근 방식은 테이블 구조를 거의 유지하지 않습니다. 열과 행이 왜곡됩니다. 그리고 데이터를 원래의 정리된 형태로 복원하기 위해서는 많은 검증과 재포맷이 필요합니다.
다행히도, 다음과 같은 다양한 도구가 있습니다. 나노 넷, PDF 문서에서 효율적으로 테이블을 추출할 수 있습니다.
모두 동일한 기능을 수행하지만 이러한 도구는 장단점이 있는 근본적으로 다른 기술을 사용합니다.
이 기사에서는 PDF에서 표를 추출하는 다양한 솔루션을 검토하고 장단점을 비교하여 특정 사용 사례에 가장 적합한 것을 선택합니다.
PDF에서 테이블을 추출하기 위한 최고의 솔루션
다음은 PDF에서 테이블로 데이터를 추출하는 가장 인기있는 솔루션입니다.
1. 나노 넷
no code automated table extraction
2. 타뷸라
works best on simple tables
3. 카멜롯 또는 엑스 칼리버
customisable table extraction
4. PDF 표
secure & scalable table extraction API
5. 문서 파서
cloud-based table parser
6. 온라인 PDF to Excel 변환기
basic extraction
송장, 영수증 또는 기타 유형의 문서에서 표 형식의 데이터를 추출하고 싶으십니까? Nanonets를 확인해 보세요. PDF 테이블 추출기 테이블 형식의 데이터를 추출합니다. 데모 예약 Nanonets에 대해 자세히 알아보려면 테이블 추출 기능.
나노 넷
Nanonets는 AI 및 ML 기능을 활용하여 PDF 문서, 이미지 및 스캔 파일에서 표를 자동으로 추출하는 OCR 소프트웨어입니다. 다른 솔루션과 달리 Nanonets는 각각의 새 문서 유형에 대해 별도의 규칙과 템플릿이 필요하지 않습니다.
AI 기반 인지 지능에 의존하는 Nanonets는 시간이 지남에 따라 개선하면서 반구조화된 문서와 보이지 않는 문서를 처리할 수 있습니다. 관심 있는 테이블 또는 데이터 항목만 추출하도록 출력을 사용자 지정할 수도 있습니다.
빠르고 정확하며 사용하기 쉽고 사용자가 처음부터 맞춤형 OCR 모델을 구축할 수 있으며 깔끔한 Zapier 통합이 있습니다. 간단하고 직관적인 인터페이스에서 API를 통해 문서를 디지털화하고, 테이블 또는 데이터 필드를 추출하고, 일상 앱과 통합하세요.
Nanonets 알고리즘 및 OCR 모델은 지속적으로 학습합니다. 여러 번 훈련하거나 재 훈련 할 수 있으며 매우 사용자 정의 할 수 있습니다. 개발자를위한 훌륭한 API 및 문서를 제공하는 동시에 소프트웨어는 사내 개발자 팀이없는 조직에도 이상적입니다.
장점
- OCR을 통한인지 데이터 및 테이블 추출.
- 반 구조적이거나 보이지 않는 문서 형식에서도 높은 정확도를 제공합니다.
- 응답 내에서 구조화 된 행-열 정보를 포함하는 테이블을 자동으로 감지합니다.
- 다른 소프트웨어보다 최대 10 배 빠르게 문서를 처리하는 블리츠 스케일링의 최신 UI를 제공합니다.
- 사용 및 설정이 쉽습니다. 며칠 내에 통합 및 설정할 수 있습니다.
- 여러 문서의 일괄 처리를 지원합니다.
- CSV, Excel 및 JSON과 같은 여러 형식으로 테이블을 내 보냅니다.
- 여러 회계 소프트웨어와 원활한 양방향 통합. (자세히 알아보기 회계 OCR)
- 후 처리가 거의 필요 없음
- 비 영어 또는 여러 언어로 작동
- 다양한 통합 옵션
단점
- 처리 할 수 없습니다 매우 높은 볼륨 스파이크!
- 매월 100개의 무료 문서/크레딧만 제공합니다.
나노 넷에는 많은 흥미로운 사용 사례 비즈니스 성과를 최적화하고 비용을 절감하며 성장을 촉진 할 수 있습니다. 찾아 Nanonets의 사용 사례를 제품에 적용할 수 있는 방법.
Nanonet을 사용하여 PDF에서 테이블을 추출하는 방법
Nanonets는 기본적으로 실행되는 사전 훈련된 테이블 추출기 모델을 제공합니다.
- 표 데이터가 있는 PDF를 Nanonets에 업로드
- Nanonets는 PDF 파일의 테이블을 자동으로 캡처합니다.
- 셀/데이터를 추가, 제거 또는 편집할 수도 있습니다.
- 변환된 파일을 JSON, Excel 또는 CSV 형식으로 내보냅니다.
빠른 데모를 확인하십시오.
Nanonets에서 제공하는 다른 사전 훈련된 모델에서 테이블 추출 기능을 활성화할 수도 있습니다.
- 송장
- 영수증
- 운전 면허증 (미국)
- 여권
파일을 추가하고, 테이블 추출을 활성화하고, 추출된 테이블 데이터를 테스트 및 확인하고, 엑셀로 내보내기 or csv 파일 파일.
당신은 가입해야 Pro 계획에 대한 무료 평가판을 위해 테이블 추출 기능 활성화!
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나노 넷 문서
자신만의 OCR 모델을 훈련하여 PDF를 데이터베이스로 또는 PDF를 표로 변환하려면 다음을 확인하십시오. 나노 넷 API. 에서 선적 서류 비치에서는 Shell, Ruby, Golang, Java, C # 및 Python에서 코드 샘플을 실행할 준비가되어있을뿐만 아니라 다양한 엔드 포인트에 대한 자세한 API 사양도 확인할 수 있습니다.
AI 기반 온라인 OCR 필요 PDF를 XML로 변환 or PDF를 데이터베이스로 항목, PDF에서 데이터 추출, 이미지에서 텍스트 추출및 PDF에서 텍스트 추출? 데모 예약 나노넷에 대해 자세히 알아보세요.
타뷸라
Tabula-Java 라이브러리에서 실행, 타뷸라 Mac, Linux 또는 Windows PC에 다운로드 할 수있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 많은 언론인들이 만든 Tabula는 "PDF 파일 안에 잠긴 데이터 테이블을 해방"하려고합니다.
PDF 파일을 Tabula에 업로드하고, 주위에 상자를 그려서 표를 선택하고, 선택한 행과 열을 미리보고, 확인 된 표를 내 보냅니다. Tabula는 작고 간단한 표 형식에서 가장 잘 작동합니다.
장점
- Tabula는 주로 텍스트 기반의 PDF 파일에서 훌륭하게 작동합니다.
- 사용하기 쉽고 견고하며 다른 소프트웨어에 내장 할 수 있습니다.
단점
- Tabula는 스캔 된 이미지 나 문서가 아닌 텍스트 기반 PDF에서만 작동합니다.
- 여러 줄 또는 병합 된 셀에 의해 종종 트립됩니다.
- 일괄 처리를 지원하지 않습니다. 한 번에 하나의 문서에서만 작업 할 수 있습니다!
- 때때로 문자 나 숫자가 올바르게 식별되지 않습니다.
- OCR 요구 사항을 지원할 수 없습니다.
- 자동화 된 프로세스가 아닙니다.
카멜롯 또는 엑스 칼리버
MIT 라이센스에 따라 라이센스, 카멜롯 PDF에서 테이블 추출을 가능하게하는 Python 라이브러리입니다. 그것은 또한 힘 엑스 칼리버, PDF 문서에서 표 형식 데이터를 추출하는 웹 인터페이스.
정확한 출력 또는 완전한 실패 사이를 오가는 다른 라이브러리와 달리 Camelot은 최상의 결과를 얻기 위해 테이블 추출을 크게 사용자 정의할 수 있는 기능을 제공합니다.
장점
- 자동으로 테이블을 감지합니다.
- Camelot은 텍스트 기반 PDF 파일에서 매우 잘 작동합니다.
- 유연하고 사용자 정의가 가능합니다.
- CSV, Excel, JSON, HTML 및 Sqlite와 같은 여러 형식으로 테이블을 내 보냅니다.
- 정확도 및 공백과 같은 메트릭을 기반으로 잘못된 테이블을 자동으로 삭제할 수 있습니다.
- 각 테이블은 추가 분석 또는 처리에 사용할 수있는 pandas DataFrame으로 변환 될 수 있습니다.
단점
- Camelot은 스캔 한 이미지 나 문서가 아닌 텍스트 기반 PDF에서만 작동합니다.
- 여러 줄로 된 표와 병합 된 셀이있는 복잡한 PDF 문서를 처리 할 수 없습니다.
- Stream을 사용하면 전체 페이지가 단일 테이블로 처리됩니다. 이는 동일한 페이지에 여러 테이블이있을 때 출력에 영향을줍니다.
- OCR 요구 사항을 지원할 수 없습니다.
- 자동화 된 프로세스가 아닙니다.
귀하의 비즈니스는 디지털 문서, PDF 또는 이미지의 데이터 또는 텍스트 인식을 처리합니까? 표 형식의 데이터를 추출하는 방법이 궁금하신가요? PDF를 CSV로 변환 , PDF에서 데이터 추출 or PDF에서 텍스트 추출 정확하고 효율적으로?
PDF 표
PDFTables는 안전하고 확장 가능한 PDF를 Excel로 변환기 및 테이블 추출 API. 사용자 지정이나 조정할 여지가 없는 내부 알고리즘에 의해 완전히 구동됩니다. 문서를 업로드하고 테이블 출력을 Excel, CSV, XML 또는 JSON 형식으로 다운로드하기만 하면 됩니다.
장점
- 소규모 및 대규모 데이터 세트에서 작동합니다.
- 자동 테이블 추출.
- CSV, Excel, JSON 및 XML과 같은 여러 형식으로 테이블을 내 보냅니다.
- 최대 25 페이지까지 무료입니다.
- 동시에 여러 파일을 처리합니다.
단점
- 테이블 추출 알고리즘을 조정하거나 사용자 지정할 수 없습니다.
- OCR(광학 문자 인식)을 수행하지 않습니다.
- 정확성과 성능을 위해 기본 알고리즘에 완전히 의존합니다.
- 클라우드 통합을 지원하지 않습니다.
문서 파서
Docparser는 문서, 이미지 또는 PDF에서 데이터 및 테이블을 추출할 수 있는 강력한 클라우드 기반 구문 분석 앱입니다. Tabula와 마찬가지로 Tabula-Java 라이브러리에서 실행되지만 더 고급 기능이 있습니다.
파일을 업로드하면 소프트웨어가 문서에서 관심 영역(표 포함)을 식별하도록 가르치는 구문 분석 규칙을 설정해야 합니다. 그런 다음 소프트웨어는 나중에 유사한 문서에 대해 이러한 규칙을 기억하고 적용합니다.
내장된 OCR 기능을 통해 Docparser는 비즈니스 작업 흐름을 어느 정도 자동화하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. (여기에는 자세한 설명자 on OCR 소프트웨어 란 무엇입니까)
장점
- 여러 문서의 일괄 처리를 지원합니다.
- 내장 OCR.
- 사용자 정의 구문 분석 규칙을 허용합니다.
- CSV, Excel, JSON 및 XML과 같은 여러 형식으로 테이블을 내 보냅니다.
- 몇 가지 깔끔한 통합 옵션을 지원합니다.
단점
- 복잡한 테이블 및 문서의 경우 구문 분석 규칙이 복잡해질 수 있습니다.
- 각 테이블의 좌표와 경계를 정의해야합니다.
- 템플릿 식별 모델에서 실행됩니다. 따라서 진정으로 자동화되지 않았습니다!
- 새 문서 유형 및 형식을 자동으로 처리 할 수 없습니다.
- 동일한 문서 내의 다른 지역에있는 테이블 또는 데이터에 대해 별도의 구문 분석 규칙이 필요할 수 있습니다.
- 고정 영역 서식 또는 알려진 템플릿이있는 문서에서만 정확하게 작동합니다.
- 일정 수준의 확인 및 재 작업이 필요할 수 있습니다.
MMCC에 대해 더 살갑게 듣고 싶으시다면, PDF에서 데이터 스크랩 서류, PDF 표를 Excel로 변환, 변환 PDF를 csv로 or 테이블 추출 자동화? 찾아 어떻게 나노넷 PDF 스크레이퍼 or PDF 파서 비즈니스의 생산성을 높일 수 있습니다.
온라인 PDF to Excel 변환기
온라인 매장 PDF에서 Excel로 변환기 처럼 작은 PDF 및 Cometdocs 무엇보다도 가장 기본적인 PDF 테이블 추출 기능을 제공합니다. Nanonets는 또한 무료로 제공합니다 PDF를 Excel로 변환기.
이러한 간단한 유틸리티 도구는 무료로 사용할 수 있지만 필수 가입이 필요할 수 있습니다. PDF를 업로드하고 출력물을 다운로드하기만 하면 됩니다.
아래의 고급 대안과 달리 이러한 도구는 일반적으로 완전한 PDF XML로 or PDF를 csv로 변환 파일. 이로 인해 약간의 편집 및 정리가 필요할 수 있는 뒤죽박죽 출력이 생성되는 경우가 많습니다.
장점
- 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스.
단점
- 복잡한 테이블 구조를 가진 PDF 파일을 처리 할 수 없습니다.
- 일괄 처리를 지원하지 않습니다. 한 번에 하나의 문서에서만 작업 할 수 있습니다!
- 때때로 문자 나 숫자가 올바르게 식별되지 않습니다.
- 제한된 사용.
- 자동화 된 프로세스가 아닙니다.
- 사용자 정의 할 수 없습니다.
업데이트 XNUMX월 2022: 이 게시물은 원래 에 게시되었습니다. Apr 2021 이후 업데이트되었습니다. 여러 번.
이 테이블 추출 도구는 Product Hunt에서 런칭.
여기 슬라이드가 있습니다 이 기사의 결과를 요약합니다. 여기 대체 버전 이 게시물의.
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