PDF Ayrıştırıcı nedir? PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

PDF Ayrıştırıcı nedir?

Zaman Damgası: 7 Şubat 2022 4:20

PDF'leriniz faturalar, makbuzlar, pasaportlar veya ehliyetlerle ilgiliyse Nanonets'e göz atın PDF kazıyıcı or PDF ayrıştırıcı PDF'leri ayrıştırmak için bedava.

Bir PDF ayrıştırıcı veya PDF kazıyıcıbir araçtır PDF'den veri çıkarır belgeler. Belge ayrıştırma, PDF'ler gibi erişilemeyen biçimlerden metin, görüntü veya veri çıkarmak için popüler bir yaklaşımdır.

Kuruluşlar elektronik olarak veri ve bilgi alışverişinde bulunurken, önemli miktarda iş süreçleri hala kağıt belgelere dayalıdır (faturalar, makbuzlar, PO'lar vb.). Bu belgelerin PDF veya resim olarak taranması, işletmelerin bunları çevrimiçi olarak daha verimli bir şekilde paylaşmasına ve saklamasına olanak tanır. Ancak çoğu durumda, bu taranmış belgelerde saklanan veriler hâlâ makine tarafından okunamaz ve manuel olarak çıkarılması gerekir; zaman alıcı, hataya açık ve verimsiz bir süreç!

PDF ayrıştırıcılar, PDF gibi düzenlenebilir olmayan biçimlerden verileri, metni veya görüntüleri çıkararak geleneksel manuel veri giriş sürecinin yerini alır. Belge ayrıştırma çözümleri, geliştiriciler için kitaplıklar veya özel PDF ayrıştırıcı yazılımı olarak mevcuttur. PDF ayrıştırıcılar veya PDF ayrıştırma teknolojisi, kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanıyan popüler çözümleri güçlendirir:

PDF ayrıştırma böylece düzenlenemeyen dosya formatlarından bilgilerin çıkarılmasını kolaylaştırır ve bunu uygun ve makine tarafından okunabilir bir şekilde sunar. PDF'lerden bu şekilde ayrıştırılan verilerin organizasyonel iş akışlarında düzenlenmesi, analiz edilmesi ve yeniden kullanılması daha kolaydır. Gelişmiş PDF ayrıştırma tekniklerinden yararlanılabilir PDF verilerini veritabanı girişlerine dönüştürün.

Ister verileri PDF'den kazıyın belgeler, PDF'yi XML'e dönüştür veya tablo çıkarma işlemini otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Nanonets'e göz atın PDF kazıyıcı or PDF ayrıştırıcı için PDF verilerini kazıyın or PDF'leri ayrıştır Ölçekte!

PDF'leri Kazıma veya Ayrıştırmada Karşılaşılan Zorluklar

PDF belgeleri düzenlenemez ve standart bir biçime sahip değildir; ayrıca PDF'lerde saklanan veriler de yapısal olarak yapılandırılmamıştır. Esasen, "PDF, 2-B düzleminde bir x, y koordinatına bir karakter yerleştirmek için talimatlar içerir ve hiçbir kelime, cümle veya tablo bilgisine sahip değildir". PDF'lerdeki verilerin hiyerarşik olarak yapılandırılmış bir temsilinin yokluğunda, çıkarılan/yakalanan veriler oldukça zorlu hale geliyor.

PDF'ler çok büyük miktarda veriyi birden çok sayfada depolayabilir; zengin medya türlerini ve eklerini katıştırma. Ve kuruluşlar pek çok PDF belgesiyle uğraşma eğilimindedir.

PDF ayrıştırıcıları, PDF belgelerini büyük ölçekte tanıyacak ve PDF belgelerinden veri ayıklayacak şekilde donatılmıştır!

PDF'lerden Ne Tür Veriler Ayrıştırılabilir

Örnek bir belgeden verileri tanıma ve ayrıştırma

PDF ayrıştırıcı yazılımı (ör. Nanonetler) genellikle aşağıdaki verileri tanıyabilir ve PDF belgelerinden çıkarabilir:

  • Metin paragrafları
  • Tek veri alanları (tarihler, takip numaraları,…)
  • tablolar
  • Listeler
  • Fotoğraflar

Komut satırı PDF ayrıştırma araçları (gibi PDFAyrıştırıcı), geliştiriciler tarafından tercih edilen, ağırlıklı olarak aşağıdaki özellikleri tanımlayan PDF belgelerinin fiziksel yapısı:

  • nesneler
  • Başlıkları
  • Meta veriler (yazarlar, belge oluşturma tarihi, referans numaraları, gömülü görüntülerle ilgili bilgiler vb.)
  • Sıralı sayfalardan metin
  • Çapraz referans tablosu
  • tanıtım videosu

İçin ücretsiz bir çevrimiçi OCR'ye ihtiyacınız var görüntüden metin çıkar , PDF'den tabloları ayıklayınya da PDF'den veri al? Nanonetlere göz atın ve ücretsiz olarak özel OCR modelleri oluşturun!

PDF Ayrıştırma Kullanım Durumları

PDF ayrıştırıcı kullanım örnekleri

PDF ayrıştırıcılar veya PDF kazıyıcılar akıllı belge işleme veya iş süreci otomasyonu ile ilgili kullanım durumlarında yaygın olarak tercih edilir. Bu esas olarak herhangi bir organizasyonel belge yönetimi iş akışı PDF belgelerinden otomatik olarak veri ayıklaması gereken:

Finans, İnşaat, Sağlık, Sigorta, Bankacılık, Konaklama ve Otomobil endüstrilerini kapsayan şirketler, ayrıştırmak veya ayrıştırmak için Nanonets gibi PDF ayrıştırıcıları kullanır. PDF'yi kazıyındeğerli veriler için. (Ödeme OCR finansmanı or OCR muhasebesi daha fazla ayrıntı için)

PDF belgelerini ayrıştırmanın faydaları

Kuruluşunuzun iş akışlarında kullanılan PDF belgelerinin ayrıştırılması, iş süreçlerinizi büyük ölçüde optimize edebilir. Otomatik PDF ayrıştırıcılarNanonets gibi, verimsizlikleri büyük ölçüde azaltmak için otomasyon, yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerinden yararlanarak iş süreçlerini daha da kolaylaştırabilir. PDF ayrıştırmanın faydalarından bazıları şunlardır:

  • Daha verimli harcanabilecek zamandan ve paradan tasarruf edin
  • Manuel işlemlere ve veri girişine olan bağımlılığı azaltın
  • Hataları, tekrarları ve yeniden çalışmayı ortadan kaldırın
  • Ölçeği artırırken doğruluğu artırın
  • Belge işleme sürelerini azaltın
  • İş akışlarını ve dahili veri alışverişini optimize edin
  • Fiziksel belgelerin kullanımını ve saklanmasını ortadan kaldırın
  • Yapılandırılmamış verileri aşağıdaki gibi yapılandırılmış formatlara dönüştürün: XML, JSON, Excel veya CSV

Nanonetlerde PDF Dosyaları Nasıl Ayrıştırılır

Nanonetlere Giriş

Nanonets PDF ayrıştırıcısı, faturalar, makbuzlar, pasaportlar, ehliyet, özgeçmişler ve daha fazlası gibi belirli belge türleri için önceden eğitilmiş modellere sahiptir. Sadece oturum açın ve kullanım durumunuz için önceden eğitilmiş uygun modeli seçin, PDF dosyalarını ekleyin, test edin ve doğrulayın ve son olarak çıkarılan verileri uygun bir yapı formatında dışa aktarın. için bu talimatları izleyin metni çıkart or tablolar Nanonets'in önceden eğitilmiş PDF ayrıştırıcı modellerine sahip PDF belgelerinden.

Önceden eğitilmiş modeller, kullanım durumunuzun özel gereksinimlerini karşılamıyorsa, Nanonets ile özel bir PDF ayrıştırıcı modeli oluşturun. Sadece bazı eğitim PDF dosyalarını yükleyin, ilgilendiğiniz metni / verileri vurgulamak için PDF'lere açıklama ekleyin, modeli eğitin ve son olarak, kullanım durumunuza uygun bir grup örnek PDF belgesinde modeli test edin ve doğrulayın. PDF'lerden veri almak için bu talimatları izleyin. özel PDF ayrıştırıcı modeli.

Nanonetler çevrimiçi OCR ve OCR API çok ilginç kullanım durumları tBu, iş performansınızı optimize edebilir, maliyetleri azaltabilir ve büyümeyi artırabilir. Bulmak Nanonets'in kullanım örnekleri ürününüz için nasıl geçerli olabilir.

Nanonetler Neden En İyi PDF Ayrıştırıcısıdır?

Nanonets, kurulumu ve kullanımı kolay, popüler kurumsal kullanım durumları için uygun önceden eğitilmiş modeller sunan, doğru ve sağlam bir PDF ayrıştırıcıdır. PDF'leri saniyeler içinde ayrıştırın veya bir modeli, PDF'lerden verileri geniş ölçekte ayrıştıracak şekilde eğitin. Nanonet kullanmanın diğer PDF ayrıştırıcılara göre avantajları, daha iyi doğruluktan çok daha fazlasıdır:

  • Nanonetler sayfa üzerindeki verileri çıkarabilirken, komut satırı PDF ayrıştırıcıları yalnızca nesneleri, başlıkları ve meta verileri (başlık, # sayfalar, şifreleme durumu vb.)
  • Nanonets PDF ayrıştırma teknolojisi şablon tabanlı değildir. Nanonets PDF ayrıştırma algoritması, popüler kullanım durumları için önceden eğitilmiş modeller sunmanın yanı sıra, görünmeyen belge türlerini de işleyebilir!
  • Nanonets yerleşik OCR yetenekleri, yerel PDF belgelerini işlemenin yanı sıra, taranan belgeleri ve görüntüleri de işlemesine olanak tanır!
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleriyle sağlam otomasyon özellikleri.
  • Nanonetler, yapılandırılmamış verileri, yaygın veri kısıtlamalarını, çok sayfalı PDF belgelerini, tabloları ve çok satırlı öğeleri kolaylıkla işler.
  • Nanonetler, esasen, sonradan işleme gerektirmeyen çıktılar sağlamak için sürekli olarak özel verileri öğrenip yeniden eğitebilen kod içermeyen bir araçtır.

Güncelleme Kasım 2021: bu yazı ilk olarak şu tarihte yayınlandı: Nisan 2021 ve o zamandan beri güncellendi birden çok kez.

İşte bir slayt bu makaledeki bulguları özetlemektedir. İşte bir alternatif versiyon Bu yazının.

Zaman Damgası:

Den fazla AI ve Makine Öğrenimi