PDF からのデータ抽出の概要: ツールとテクニック

今日のデータ主導の世界では、PDF ドキュメントから情報を効率的に抽出する機能は、多くの企業や研究者にとって不可欠です。 PDF はドキュメントを配布および共有するための最も一般的な形式の 1 つですが、その構造化されたプレゼンテーションによりデータの抽出が困難になることがよくあります。 このブログ投稿では、PDF からのデータ抽出の基礎を掘り下げ、このプロセスを効率化できるツールとテクニックの両方を探ります。

PDF からデータを抽出する理由

出典: https://www.docsumo.com/blog/extract-data-from-pdf

デジタル時代の広大な広がりの中で、PDF ドキュメントは一貫性、信頼性、普遍的なアクセシビリティの融合の証となります。 1990 年代に Adob​​e が導入した PDF (Portable Document Format) は、閲覧に使用されるデバイスやソフトウェアに関係なく、フォーマットを保持したデジタル ドキュメントを配布するための標準として急速に普及しました。 今日、PDF はいたるところに普及しており、学術論文や法的契約書から技術マニュアルや財務報告書に至るまで、あらゆるものを保存する手段として機能しています。 しかし、その静的で洗練された表面の下には、簡単にアクセスできないように閉じ込められている豊富なデータが眠っています。 このことから、PDF からのデータ抽出がなぜそれほど重要なのかという重要な疑問が生じます。

デジタル変革の中心となるのはデータです。情報を与えるデータ、導くデータ、解決するデータです。 効率、理解、イノベーションを絶え間なく追求する中で、PDF からのデータ抽出は、静的なものから動的なもの、情報から洞察への架け橋として機能します。 調査レポートから市場動向を分析する場合でも、アーカイブ目的で履歴記録をデジタル化する場合でも、財務調整のための請求書を処理する場合でも、企業や研究者は PDF からデータを抽出することで静的な情報を実用的な洞察に変換できます。

PDF データ抽出における課題

出典: https://www.a-pdf.com/data-extractor/index.htm

PDF ドキュメントからデータを抽出するには、企業、研究者、開発者のプロセスを同様に複雑にする可能性がある一連の特有の課題が生じます。 PDF はデジタル ドキュメントとして広く使用されているにもかかわらず、その固有の特性と多様な形式により、データ抽出作業がさらに複雑になります。 ここでは、PDF データ抽出で遭遇する重要な課題のいくつかを詳しく掘り下げ、単純な作業のように見える作業が複雑な作業になることが多い理由についての洞察を提供します。

PDF 固有の構造の複雑さ

PDF は、データの保存や操作ではなく、主にプレゼンテーションのために設計されています。 多くの場合、一貫した構造が欠如しているため、自動抽出が困難になる可能性があります。 タグや要素によって構造や階層が定義される HTML や XML とは異なり、PDF では要素が固定レイアウトに配置されます。 これは、タイトル、段落、データテーブルの区別など、情報の論理構造を理解するには高度な解釈が必要であることを意味します。

文書品質のばらつき

PDF ドキュメントの品質は、特にスキャンされたドキュメントを扱う場合に大きく異なる可能性があります。 スキャンによってテキストにノイズ、歪み、不一致が生じ、OCR (光学式文字認識) プロセスの精度が低下する可能性があります。 スキャンの解像度、物理的な文書の状態、マークや注釈の存在などの要因により、データ抽出がさらに複雑になる可能性があります。

テキストと画像の組み合わせ

多くの PDF にはテキストと画像が混在しており、場合によっては重要な情報が画像内に埋め込まれています。 これには、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必要がありますが、特に複雑なレイアウト、さまざまなフォント、および画像の品質が混在している場合、これは困難な場合があります。 さらに、OCR の精度は、抽出されたデータの品質に大きな影響を与える可能性があります。

複雑なレイアウトとフォーマット

PDF には、表、複数列のテキスト、脚注、サイドバーなどの複雑なレイアウトが含まれることがよくあります。 これらの要素は単純なテキスト抽出を妨げ、データの損失や誤解を招く可能性があります。 たとえば、テーブルからデータを抽出することは、(論理構造や階層構造ではなく) 要素間の空間的関係によってデータ構成が定義されるため、特に困難です。

暗号化または保護された PDF

一部の PDF は、著作権や機密情報を保護するために暗号化または保護されており、コピー、印刷、編集などの操作が制限されています。 これらの PDF からデータを抽出するには復号化が必要であり、そのためには許可または適切な復号化キーが必要です。 これにより、抽出プロセスにさらに複雑さと法的考慮事項が追加されます。

多様なエンコーディングと圧縮

PDF ファイルではさまざまなテキスト エンコーディングや画像圧縮技術を使用できますが、その中には解釈やデコードが簡単ではないものもあります。 この多様性には、データ抽出に必要なさまざまなエンコーディングとコンテンツの解凍を処理できる、柔軟で堅牢な解析ツールが必要です。

効果的なデータ抽出のためのツールとテクニック

PDF 解析ライブラリ

• Python ライブラリ: Python は、テキストベースの PDF 用の PyPDF2 と PDFMiner、より複雑なドキュメント用の PyMuPDF など、PDF データ抽出用のライブラリをいくつか提供しています。
• Apache PDFBox : テキスト抽出などの PDF ドキュメントの作成と操作を可能にする Java ツール。

OCRツール

スキャンした PDF または画像ベースのドキュメントを扱う場合、OCR ツールは不可欠です。 オープンソース OCR エンジンである Tesseract は、PDF 内の画像を編集可能なテキスト形式に変換するために広く使用されています。

商用 PDF 抽出ソフトウェア

いくつかの商用ツールは、複雑なデータ抽出タスクをより高い精度で処理するための AI ベースの学習アルゴリズムなどの高度な機能を提供しています。 例としては、Adobe Acrobat DC や ABBYY FineReader などがあります。

PDF データ抽出のベスト プラクティス

• PDF の前処理: 抽出前にドキュメントをクリーンアップすると (不要な画像や空白ページを削除するなど)、精度が大幅に向上します。
• 自動化のためのカスタム スクリプト: 大規模な抽出タスクの場合は、PDF 解析ライブラリを使用するカスタム スクリプトの作成を検討してください。 これにより、特定のニーズに応じた自動化とカスタマイズが可能になります。
• 検証と品質チェック: 抽出されたデータを検証するステップを必ず組み込んでください。 これはある程度自動化できますが、多くの場合人間の監視が必要です。

現実世界のアプリケーション

• 金融セクター: 銀行および金融機関は、信用分析、リスク評価、コンプライアンス報告のために PDF からデータを抽出します。
• ヘルスケア: 患者記録、研究論文、臨床試験データは PDF 形式で保存されることが多く、分析やレポート作成のために抽出する必要があります。
• 学術研究: 研究者は、文献レビューやメタ分析のために学術論文や学術論文からデータを抽出します。

結論

PDF ドキュメントからのデータの抽出は、困難ではありますが、さまざまな業界におけるデータ分析、レポート、意思決定にとって不可欠です。 適切なツールとテクニックを活用することで、組織は PDF データ抽出特有の困難を克服し、ドキュメントに含まれる貴重な洞察を引き出すことができます。 テクノロジーの進歩に伴い、抽出ツールは継続的に改良され、プロセスがよりアクセスしやすく効率的になることが期待されます。

PromptCloud では、正確かつ効率的なデータ抽出の重要性を理解しています。 当社のカスタマイズされたソリューションは、クライアントの特定のニーズを満たすように設計されており、PDF ドキュメントに含まれる情報を最大限に活用できるようにします。 少数のドキュメントからデータを抽出したい場合でも、数千ものドキュメントにわたる抽出プロセスを自動化したい場合でも、私たちがお手伝いします。

PromptCloud でデータの力を活用しましょう。 PDF データ抽出プロセスを変革する方法については、今すぐお問い合わせください。 [email protected] までご連絡ください。

よくある質問

PDF から特定のデータを抽出するにはどうすればよいですか?

PDF から特定のデータを抽出するには、PDF ファイルの性質 (テキスト ベースまたはスキャン/画像ベース) と抽出する特定のデータに合わせたツールと技術の組み合わせが必要です。 PDF から特定のデータを抽出するのに役立つステップバイステップのガイドは次のとおりです。

テキストベースの PDF の場合:

1. PyPDF2 や PDFMiner などの Python ライブラリを使用します。

これらのライブラリは、選択可能なテキスト レイヤーを含む PDF からテキストを抽出するのに役立ちます。

• PyPDF2 : 単純なテキスト抽出や PDF 操作 (PDF の結合など) に役立ちます。

PyPDF2をインポート

# PDFファイルを開く

open('your_file.pdf', 'rb') をファイルとして使用します:

リーダー = PyPDF2.PdfReader(ファイル)

# 最初のページからテキストを抽出します

ページ = リーダー.ページ[0]

text = page.extract_text()

印刷(テキスト)

PDFMiner : より洗練されており、複雑なレイアウトからテキストを抽出するのに適しています。

pdfminer.high_level インポート extract_text から

text = extract_text('your_file.pdf')

印刷(テキスト)

2. テキストを抽出して処理します。

テキストを取得したら、関心のある特定のデータを検索して抽出するためにテキストを処理する必要がある場合があります。これには次のことが含まれます。

• 正規表現を使用したキーワードまたはパターンの検索。
• テキストを行または段落に分割して、コンテキストを認識した抽出を行います。

スキャンされた/画像ベースの PDF の場合:

1. OCR (光学文字認識) ツールを使用します。

基本的にテキストの画像である PDF (スキャンされた文書など) の場合は、OCR ソフトウェアを使用して画像を選択可能なテキストに変換する必要があります。 Tesseract は、人気のあるオープンソース OCR エンジンです。

• Pytesseract : Tesseract の Python ラッパー。 PDF ページを画像に変換する必要もあります。これは pdf2image を使用して実行できます。

from pdf2imageインポートconvert_from_path

ピテッセラクトをインポートする

# PDF を画像のリストに変換する

画像 = Convert_from_path('your_scanned_file.pdf')

# pytesseract を使用して画像に OCR を実行します

i の場合、enumerate(images) の画像:

text = pytesseract.image_to_string(画像)

print(f”ページ {i+1} テキスト:”, text)

2. 抽出されたテキストを処理します。

OCR 後、必要な特定のデータ ポイントを抽出するために、テキストのクリーニングと処理が必要になる可能性があります。 これには、OCR によって生じたアーティファクトの削除、テキストの構造解析、パターンを見つけるための正規表現の適用などが含まれます。

PDF からフォーム データを抽出するにはどうすればよいですか?

PDF からフォーム データを抽出するには、特にフォームに入力して保存する場合、PDF 構造を解析してフォーム フィールドに埋め込まれたデータを抽出できる特定のメソッドが必要になります。 このタスクを実行できるさまざまなプログラミング言語にツールやライブラリがいくつかありますが、Python は依然として最もアクセスしやすく人気のあるオプションの 1 つです。これは、テキストベースの PDF には PyPDF2 や PDFMiner、その他の PDF には PyMuPDF (Fitz とも呼ばれます) などのライブラリがあるためです。複雑なタスク。 Python を使用して PDF からフォーム データを抽出する方法は次のとおりです。

PyMuPDF (Fitz) の使用

PyMuPDF は、軽量の PDF、XPS、および電子書籍ビューアである MuPDF の Python バインディングです。 テキスト、画像、フォームデータの抽出など、PDF を操作するための広範な機能を提供します。

インストール

まず、PyMuPDF がインストールされていることを確認します。

pip インストール pymupdf

フォームデータの抽出

インポートフィッツ # PyMuPDF

def extract_form_data(pdf_path):

# PDFを開く

doc = fitz.open(pdf_path)

フォームデータ = {}

ドキュメント内のページの場合:

# 注釈の抽出 (フォームフィールドは注釈の一種です)

アノット = page.annots()

注釈がある場合:

注釈内の注釈の場合:

情報 = annot.info

field_type = info.get(“件名”)

フィールド名 = info.get(“タイトル”)

field_value = info.get(“コンテンツ”)

field_name と field_value の場合:

# 辞書にフィールド名と値を入力します

フォームデータ[フィールド名] = (フィールド値, フィールドタイプ)

フォームデータを返す

# 「your_form.pdf」を PDF フォームへのパスに置き換えます

form_data = extract_form_data(“your_form.pdf”)

form_data のフィールドの場合:

print(f”フィールド: {field}, 値: {form_data[field][0]}, タイプ: {form_data[field][1]}”)

このスクリプトは PDF を開き、各ページを反復処理して注釈 (PDF フォーム フィールドが分​​類されている場所) をチェックします。 注釈ごとに、フィールド名、値、およびタイプを抽出し、辞書に保存します。

PyPDF2の使用

PyPDF2 は、Python で PDF を操作するためのもう 1 つの人気のあるライブラリです。 フォーム データの抽出も処理できますが、複雑な PDF の場合は PyMuPDF ほど包括的ではない可能性があります。

インストール

PyPDF2 がインストールされていることを確認します。

pip インストール pypdf2

フォームデータの抽出

PyPDF2をインポート

def extract_form_data_py2(pdf_path):

open(pdf_path, 'rb') をファイルとして使用:

リーダー = PyPDF2.PdfReader(ファイル)

フォームデータ = {}

# リーダーからフォームデータにアクセスします

フィールド = Reader.get_fields()

フィールド内のフィールドの場合:

form_data[フィールド] = フィールド[フィールド].get('/V', None)

フォームデータを返す

# 「your_form.pdf」を PDF フォームへのパスに置き換えます

form_data = extract_form_data_py2(“your_form.pdf”)

form_data のフィールドの場合:

print(f”フィールド: {フィールド}, 値: {form_data[フィールド]}”)

この関数は PyPDF2 を利用して PDF ファイルを開き、そのフォーム フィールドに直接アクセスします。 フィールドを反復処理して、それぞれの名前と値を抽出し、辞書に保存します。

PDFからデータをスクレイピングできますか?

はい、PDF からデータをスクレイピングすることはできますが、必要なアプローチとツールは PDF の種類と抽出するデータの性質によって異なります。 PDF は、テキストベースとスキャン/画像ベースの 2 つのタイプに大別できます。 効果的なデータ抽出には、タイプごとに異なる技術が必要です。

テキストベースの PDF

これらの PDF には選択可能なテキストが含まれています。 このテキストを強調表示し、コピーし、別の文書に貼り付けることができます。 一般に、データ スクレイピングに関しては、テキストベースの PDF の方が扱いやすいです。

ツールとライブラリ:

• これらの PDF からテキストを抽出するには、Python のPyPDF2とPDFMinerが一般的です。 PyPDF2 は簡単で基本的なテキスト抽出と PDF 操作に便利ですが、PDFMiner はレイアウトと書式設定をより詳細に制御できるため、複雑な抽出ニーズに適しています。
• Java ライブラリであるApache PDFBox もPDF からテキストを抽出でき、エンタープライズ レベルのアプリケーションで使用されます。

スキャンされた/画像ベースの PDF

これらの PDF は本質的にテキストの画像です。 テキストは画像の一部であるため、直接選択したりコピーしたりすることはできません。 これらの PDF からデータを抽出するには、テキストの画像を実際のテキストに変換する光学式文字認識 (OCR) が必要です。

ツールとライブラリ:

• Tesseract OCR は、最も強力で広く使用されている OCR エンジンの 1 つです。 直接使用することも、Python のPytesseractなどのラッパーを通じて使用することもできます。
• Adobe Acrobat Pro には OCR 機能が組み込まれており、スキャンした PDF を選択可能で検索可能なテキスト文書に変換できます。

PDF からデータを自動的に抽出するにはどうすればよいですか?

PDF からデータを自動的に抽出するには、PDF の内容を解釈して構造化された形式に変換できるソフトウェア ツールを使用します。 PDF がテキストベースか画像ベース (スキャン) かによってプロセスが異なります。 両方のタイプの PDF から自動データ抽出を行う方法は次のとおりです。

テキストベースの PDF の場合

1. Python ライブラリの使用:

• PyPDF2またはPDFMiner は、テキストベースの PDF からテキストを抽出するための一般的な Python ライブラリです。 PyPDF2 は単純なテキスト抽出タスクに適していますが、PDFMiner は複雑なレイアウトやエンコーディングにより強力です。

• PyPDF2 の例:

PyPDF2をインポート

ファイルとして open('example.pdf', 'rb') を使用します:

リーダー = PyPDF2.PdfReader(ファイル)

テキスト = ”

Reader.pages のページの場合:

テキスト += page.extract_text()

印刷(テキスト)

• TabulaまたはCamelot : PDF から表データを抽出することが目的の場合、これらのライブラリはこの目的のために特別に設計されており、Camelot では抽出プロセスをより詳細に制御できます。

2. コマンドラインツールの使用:

• pdftotextは Xpdf ツールセットの一部であり、コマンド ラインから直接 PDF ドキュメントをプレーン テキストに変換するために使用できるため、バッチ処理に適しています。

スキャンされた/画像ベースの PDF の場合

スキャンされた PDF では、テキストの画像を選択可能で検索可能なテキストに変換するために光学式文字認識 (OCR) が必要です。

1. Tesseract OCR の使用:

• Tesseract は、オープンソースの OCR エンジンです。 Tesseract の Python ラッパーである Pytesseract を使用すると、OCR 機能をスクリプトに統合できます。

• ピテッセラクトの例:

PILインポート画像から

ピテッセラクトをインポートする

from pdf2image import Convert_from_path

画像 = Convert_from_path('scanned_example.pdf')

テキスト = ”

画像内の画像の場合:

テキスト += pytesseract.image_to_string(画像)

印刷(テキスト)

2. OCR サービスの使用:

• Adobe Acrobat Pro には、スキャンされた文書内のテキストを自動的に認識できる組み込みの OCR 機能が備わっています。
• オンライン OCR サービス: さまざまなオンライン プラットフォームが、PDF を一括処理できる OCR サービスを提供しています。 ただし、機密文書をアップロードするときは、プライバシーとセキュリティに注意してください。