Co to jest parser PDF? Analiza danych PlatoBlockchain. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Co to jest parser PDF?

Znacznik czasu: 7 lutego 2022 r. 4:20

Jeśli Twoje pliki PDF dotyczą faktur, rachunków, paszportów lub praw jazdy, sprawdź Nanonets Skrobak do plików PDF or Parser PDF analizować pliki PDF za darmo.

Parser PDF lub Skrobak do plików PDF, to narzędzie, które wyodrębnia dane z pliku PDF dokumenty. Analiza dokumentów to popularne podejście do wyodrębniania tekstu, obrazów lub danych z niedostępnych formatów, takich jak pliki PDF.

Podczas gdy organizacje wymieniają dane i informacje drogą elektroniczną, znaczna ilość procesy biznesowe nadal napędzane są papierowymi dokumentami (faktury, paragony, PO itp.). Skanowanie tych dokumentów jako plików PDF lub obrazów pozwala firmom na efektywniejsze udostępnianie i przechowywanie ich online. Jednak w większości przypadków dane przechowywane w tych zeskanowanych dokumentach nadal nie nadają się do odczytu maszynowego i należy je wyodrębnić ręcznie; czasochłonny, podatny na błędy i nieefektywny proces!

Parsery PDF zastępują tradycyjny proces ręcznego wprowadzania danych, wyodrębniając dane, tekst lub obrazy z formatów nieedytowalnych, takich jak PDF. Rozwiązania do analizy dokumentów są dostępne jako biblioteki dla programistów lub jako dedykowane oprogramowanie parsera PDF. Analizatory plików PDF lub technologia analizowania plików PDF stanowią podstawę popularnych rozwiązań, które pozwalają użytkownikom:

W ten sposób parsowanie PDF ułatwia wyodrębnianie informacji z nieedytowalnych formatów plików i przedstawia je w wygodny i czytelny dla komputera sposób. Dane analizowane w ten sposób z plików PDF są łatwiejsze do organizowania, analizowania i ponownego wykorzystywania w obiegach pracy organizacji. Zaawansowane techniki analizowania plików PDF można wykorzystać, aby konwertuj dane PDF na wpisy w bazie danych.

Chcesz zeskrobać dane z PDF dokumenty, konwertuj PDF na XML czy zautomatyzować ekstrakcję tabeli? Sprawdź Nanonet Skrobak do plików PDF or Parser PDF do zeskrobać dane PDF or analizuje pliki PDF na wadze!

Wyzwania związane z pobieraniem lub analizowaniem plików PDF

Dokumenty PDF nie są edytowalne i nie mają standardowego formatu; również dane przechowywane w plikach PDF są z natury nieustrukturyzowane. Głównie, „Plik PDF zawiera instrukcje umieszczania znaku na współrzędnych x, y na płaszczyźnie dwuwymiarowej, bez znajomości słów, zdań lub tabel”. W przypadku braku hierarchicznie ustrukturyzowanej reprezentacji danych w plikach PDF, rozpoznawanie i porządkowanie wyodrębnionych/przechwycone dane staje się dość trudne.

Pliki PDF mogą przechowywać ogromne ilości danych na wielu stronach; osadzanie typów multimediów i załączników. Organizacje mają zwykle do czynienia z wieloma dokumentami PDF.

Parsery PDF są przystosowane do rozpoznawania i wyodrębniania danych z dokumentów PDF na dużą skalę!

Jakie rodzaje danych można analizować z plików PDF

Rozpoznawanie i analizowanie danych z przykładowego dokumentu

Oprogramowanie parsera PDF (takie jak Nanonet) zazwyczaj rozpoznaje i wyodrębnia następujące dane z dokumentów PDF:

  • Akapity tekstowe
  • Pojedyncze pola danych (daty, numery śledzenia…)
  • Stoły
  • wykazy
  • Obrazy

Narzędzia do analizowania plików PDF z wiersza poleceń (takie jak PDFParser), preferowane przez programistów, może przede wszystkim wyciągać następujące właściwości, które opisują plik fizyczna struktura dokumentów PDF:

  • Obiekty
  • Nagłówki
  • Metadane (autorzy, data utworzenia dokumentu, numery referencyjne, informacje o osadzonych obrazach itp.)
  • Tekst z uporządkowanych stron
  • Tabela porównawcza
  • Zwiastun filmu

Potrzebujesz darmowego internetowego OCR wyodrębnij tekst z obrazu , wyodrębnij tabele z pliku PDFlub wyodrębnij dane z pliku PDF? Sprawdź Nanonets i buduj własne modele OCR za darmo!

Przykłady użycia parsowania PDF

Przykłady użycia parsera PDF

Parsery PDF lub Skrobaki PDF są szeroko preferowane w przypadkach użycia, które dotyczą inteligentnego przetwarzania dokumentów lub automatyzacji procesów biznesowych. Zasadniczo obejmuje to wszelkie organizacyjne obieg dokumentów zarządzania dokumentami który musi automatycznie wyodrębniać dane z dokumentów PDF:

Firmy z branży finansowej, budowlanej, opieki zdrowotnej, ubezpieczeniowej, bankowej, hotelarskiej i motoryzacyjnej używają parserów PDF, takich jak Nanonets, do analizowania lub zeskrobać PDFcenne dane. (Wymeldować się Finanse OCR or Księgowość OCR po więcej szczegółów)

Korzyści z analizowania dokumentów PDF

Analizowanie dokumentów PDF używanych w przepływach pracy w organizacji może znacznie zoptymalizować procesy biznesowe. Zautomatyzowane parsery PDF, takie jak Nanonets, mogą jeszcze bardziej usprawnić procesy biznesowe, wykorzystując automatyzację, możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby radykalnie zmniejszyć nieefektywność. Oto niektóre zalety analizowania plików PDF:

  • Oszczędzaj czas i pieniądze, które można wydać bardziej owocnie
  • Zmniejsz zależność od ręcznych procesów i wprowadzania danych
  • Eliminacja błędów, powielania i przeróbek
  • Popraw dokładność, zwiększając skalę
  • Skróć czas przetwarzania dokumentów
  • Zoptymalizuj przepływy pracy i wewnętrzną wymianę danych
  • Wyeliminuj używanie i przechowywanie dokumentów fizycznych
  • Przekształć nieustrukturyzowane dane w ustrukturyzowane formaty, takie jak XML, JSON, przewyższać lub CSV

Jak analizować pliki PDF za pomocą Nanonets

Wprowadzenie do nanonetów

Parser Nanonets PDF posiada wstępnie wytrenowane modele dla określonych typów dokumentów, takich jak faktury, paragony, paszporty, prawa jazdy, życiorysy i inne. Wystarczy zalogować się i wybrać odpowiedni wstępnie wytrenowany model dla swojego przypadku użycia, dodać pliki PDF, przetestować i zweryfikować, a na koniec wyeksportować wyodrębnione dane w wygodnym formacie struktury. Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby wyodrębnij tekst or stoły z dokumentów PDF za pomocą wstępnie wyszkolonych modeli parsera PDF firmy Nanonets.

Jeśli wstępnie wyszkolone modele nie spełniają określonych wymagań Twojego przypadku użycia, utwórz niestandardowy model parsera PDF za pomocą Nanonets. Po prostu prześlij kilka szkoleniowych plików PDF, dodaj adnotacje do plików PDF, aby wyróżnić tekst / dane, które Cię interesują, wytrenuj model, a na koniec przetestuj i zweryfikuj model na kilku przykładowych dokumentach PDF odpowiednich dla Twojego przypadku użycia. Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby wyodrębnić dane z plików PDF z rozszerzeniem niestandardowy model parsera PDF.

Nanonet online OCR & OCR API mają wiele interesujących przypadków użycia that może zoptymalizować wyniki Twojej firmy, obniżyć koszty i przyspieszyć rozwój. Dowiedzieć się jak przypadki użycia Nanonets mogą mieć zastosowanie do Twojego produktu.

Dlaczego Nanonets to najlepszy analizator plików PDF

Nanonets to dokładny i niezawodny parser PDF, łatwy w konfiguracji i obsłudze, oferujący wygodne, wstępnie wyszkolone modele dla popularnych przypadków użycia w organizacji. Analizuj pliki PDF w kilka sekund lub wytrenuj model, aby analizował dane z plików PDF na dużą skalę. Zalety korzystania z Nanonets w porównaniu z innymi parserami PDF wykraczają daleko poza tylko lepszą dokładność:

  • Nanonets może wyodrębniać dane na stronie, podczas gdy parsery PDF wiersza poleceń wyodrębniają tylko obiekty, nagłówki i metadane, takie jak (tytuł, # strony, stan szyfrowania itp.)
  • Technologia analizowania plików PDF Nanonets nie jest oparta na szablonach. Oprócz oferowania wstępnie wytrenowanych modeli dla popularnych przypadków użycia, algorytm parsowania Nanonets PDF może również obsługiwać niewidoczne typy dokumentów!
  • Oprócz obsługi natywnych dokumentów PDF, wbudowane funkcje OCR Nanonets pozwalają na obsługę zeskanowanych dokumentów i obrazów!
  • Solidne funkcje automatyzacji z funkcjami AI i ML.
  • Nanonets z łatwością obsługuje dane nieustrukturyzowane, typowe ograniczenia danych, wielostronicowe dokumenty PDF, tabele i elementy wielowierszowe.
  • Nanonets to zasadniczo narzędzie bez kodowania, które może nieustannie uczyć się i ponownie szkolić na niestandardowych danych, aby zapewnić wyniki niewymagające przetwarzania końcowego.

Aktualizacja listopad 2021: ten post został pierwotnie opublikowany w kwiecień 2021 i od tego czasu został zaktualizowany wiele razy.

Oto slajd podsumowując ustalenia w tym artykule. Oto alternatywna wersja tego postu.

Znak czasu:

Więcej z AI i uczenie maszynowe