PDF에서 데이터 추출 소개: 도구 및 기술

오늘날의 데이터 중심 세계에서 PDF 문서에서 정보를 효율적으로 추출하는 능력은 많은 기업과 연구자들에게 필수적입니다. PDF는 문서 배포 및 공유를 위한 가장 일반적인 형식 중 하나이지만 구조화된 프레젠테이션으로 인해 데이터 추출이 어려운 경우가 많습니다. 이 블로그 게시물에서는 PDF에서 데이터 추출의 기본 사항을 자세히 알아보고 이 프로세스를 간소화할 수 있는 도구와 기술을 모두 살펴봅니다.

PDF에서 데이터를 추출하는 이유는 무엇입니까?

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

광활한 디지털 시대에서 PDF 문서는 일관성, 신뢰성 및 보편적인 접근성이 결합된 증거로 자리잡고 있습니다. 1990년대 Adobe가 도입한 PDF(Portable Document Format)는 문서를 보는 데 사용되는 장치나 소프트웨어에 관계없이 형식을 유지하는 디지털 문서 배포의 표준이 되었습니다. 오늘날 PDF는 학술 논문, 법률 계약서부터 기술 매뉴얼, 재무 보고서에 이르기까지 모든 것을 담는 그릇 역할을 하며 어디에나 존재합니다. 그러나 정적이고 세련된 표면 아래에는 쉽게 접근할 수 없는 풍부한 데이터가 숨겨져 있는 경우가 많습니다. 이는 우리에게 중요한 질문을 던지게 합니다. PDF에서 데이터를 추출하는 것이 왜 그렇게 중요한가요?

디지털 혁신의 중심에는 데이터, 즉 정보를 제공하는 데이터, 안내하는 데이터, 해결하는 데이터가 있습니다. 효율성, 이해 및 혁신을 끊임없이 추구하는 과정에서 PDF에서 데이터를 추출하는 것은 정적인 것에서 동적인 것으로, 정보에서 통찰력으로 연결되는 다리 역할을 합니다. 연구 보고서에서 시장 동향을 분석하거나, 보관 목적으로 과거 기록을 디지털화하거나, 재정 조정을 위해 송장을 처리하는 등 PDF에서 데이터를 추출하면 기업과 연구자가 정적 정보를 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있습니다.

PDF 데이터 추출의 과제

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

PDF 문서에서 데이터를 추출하는 것은 기업, 연구원, 개발자 모두에게 프로세스를 복잡하게 만들 수 있는 고유한 과제를 제시합니다. 디지털 문서에 PDF가 널리 사용됨에도 불구하고 PDF의 고유한 속성과 다양한 형식으로 인해 데이터 추출 작업이 더욱 복잡해졌습니다. 여기에서는 PDF 데이터 추출에서 직면하는 몇 가지 주요 과제를 조사하여 간단한 작업처럼 보이는 것이 종종 복잡한 노력이 될 수 있는 이유에 대한 통찰력을 제공합니다.

본질적인 PDF 구조 복잡성

PDF는 주로 데이터 저장이나 조작이 아닌 프레젠테이션을 위해 설계되었습니다. 일관성 있는 구조가 부족한 경우가 많아 자동 추출이 어려울 수 있습니다. 태그와 요소가 구조와 계층을 정의하는 HTML이나 XML과 달리 PDF는 고정 레이아웃으로 요소를 배치합니다. 이는 제목, 단락, 데이터 표의 구분 등 정보의 논리적 구조를 이해하려면 정교한 해석이 필요하다는 것을 의미합니다.

문서 품질의 가변성

PDF 문서는 특히 스캔한 문서를 처리할 때 품질이 크게 달라질 수 있습니다. 스캔하면 텍스트에 노이즈, 왜곡 및 불일치가 발생하여 OCR(광학 문자 인식) 프로세스의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 스캔 해상도, 실제 문서의 상태, 표시나 주석의 존재 등의 요인으로 인해 데이터 추출이 더욱 복잡해질 수 있습니다.

텍스트와 이미지 혼합

많은 PDF에는 텍스트와 이미지가 혼합되어 있으며 경우에 따라 중요한 정보가 이미지에 포함되어 있습니다. 이를 위해서는 이미지에서 텍스트를 추출하기 위해 OCR 기술을 사용해야 하는데, 이는 특히 복잡한 레이아웃, 다양한 글꼴, 혼합된 이미지 품질의 경우 어려울 수 있습니다. 또한 OCR 정확도는 추출된 데이터의 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

복잡한 레이아웃 및 형식

PDF에는 표, 여러 열로 구성된 텍스트, 각주, 사이드바 등 복잡한 레이아웃이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 요소는 간단한 텍스트 추출을 방해하여 데이터 손실이나 잘못된 해석을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 테이블에서 데이터를 추출하는 것은 (논리적 또는 계층적 구조가 아닌) 요소 간의 공간적 관계가 데이터 구성을 정의하기 때문에 특히 어렵습니다.

암호화되거나 보안된 PDF

일부 PDF는 저작권이나 중요한 정보를 보호하기 위해 암호화되거나 보호되어 복사, 인쇄 또는 편집과 같은 작업을 제한합니다. 이러한 PDF에서 데이터를 추출하려면 암호 해독이 필요하며, 이를 위해서는 권한이나 적절한 암호 해독 키가 필요합니다. 이로 인해 추출 프로세스에 복잡성과 법적 고려 사항이 추가됩니다.

다양한 인코딩 및 압축

PDF 파일은 다양한 텍스트 인코딩 및 이미지 압축 기술을 사용할 수 있으며, 그 중 일부는 해석하거나 디코딩하기가 쉽지 않을 수 있습니다. 이러한 다양성을 위해서는 데이터 추출에 필요한 다양한 인코딩을 처리하고 콘텐츠의 압축을 풀 수 있는 유연하고 강력한 구문 분석 도구가 필요합니다.

효과적인 데이터 추출을 위한 도구 및 기술

PDF 구문 분석 라이브러리

• Python 라이브러리 : Python은 텍스트 기반 PDF용 PyPDF2 및 PDFMiner, 보다 복잡한 문서용 PyMuPDF를 포함하여 PDF 데이터 추출을 위한 여러 라이브러리를 제공합니다.
• Apache PDFBox : 텍스트 추출을 포함하여 PDF 문서를 생성하고 조작할 수 있는 Java 도구입니다.

OCR 도구

스캔한 PDF 또는 이미지 기반 문서를 처리할 때 OCR 도구는 필수적입니다. 오픈 소스 OCR 엔진인 Tesseract는 PDF의 이미지를 편집 가능한 텍스트 형식으로 변환하는 데 널리 사용됩니다.

상업용 PDF 추출 소프트웨어

여러 상용 도구는 AI 기반 학습 알고리즘과 같은 고급 기능을 제공하여 복잡한 데이터 추출 작업을 더 높은 정확도로 처리합니다. 예로는 Adobe Acrobat DC 및 ABBYY FineReader가 있습니다.

PDF 데이터 추출 모범 사례

• PDF 사전 처리 : 추출하기 전에 문서를 정리하면(예: 불필요한 이미지 또는 빈 페이지 제거) 정확성이 크게 향상될 수 있습니다.
• 자동화를 위한 사용자 정의 스크립트 : 대규모 추출 작업의 경우 PDF 구문 분석 라이브러리를 사용하는 사용자 정의 스크립트 작성을 고려하십시오. 이를 통해 특정 요구 사항에 따라 자동화 및 사용자 정의가 가능합니다.
• 검증 및 품질 검사 : 항상 추출된 데이터를 검증하는 단계를 포함합니다. 이는 어느 정도 자동화될 수 있지만 종종 사람의 감독이 필요합니다.

실제 응용 프로그램

• 금융 부문 : 은행과 금융 기관은 신용 분석, 위험 평가, 규정 준수 보고를 위해 PDF에서 데이터를 추출합니다.
• 의료 : 환자 기록, 연구 논문, 임상시험 데이터는 PDF 형식으로 저장되는 경우가 많으며 분석 및 보고를 위해 추출이 필요합니다.
• 학술 연구 : 연구자는 문헌 검토 및 메타 분석을 위해 학술 논문 및 학술 논문에서 데이터를 추출합니다.

결론

PDF 문서에서 데이터를 추출하는 것은 어렵지만 다양한 산업 분야의 데이터 분석, 보고 및 의사 결정에 필수적입니다. 올바른 도구와 기술을 활용함으로써 조직은 PDF 데이터 추출의 본질적인 어려움을 극복하고 문서에 포함된 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 추출 도구가 지속적으로 개선되어 프로세스에 대한 접근성과 효율성이 높아질 것으로 예상됩니다.

PromptCloud에서는 정확하고 효율적인 데이터 추출의 중요성을 이해하고 있습니다. 당사의 맞춤형 솔루션은 고객의 특정 요구 사항을 충족하도록 설계되어 고객이 PDF 문서에 포함된 정보를 최대한 활용할 수 있도록 보장합니다. 소수의 문서에서 데이터를 추출하려는 경우든 수천 개의 문서에서 추출 프로세스를 자동화하려는 경우든 저희가 도와드리겠습니다.

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자주 묻는 질문

PDF에서 특정 데이터를 어떻게 추출합니까?

PDF에서 특정 데이터를 추출하려면 PDF 파일의 특성(텍스트 기반 또는 스캔/이미지 기반)과 추출하려는 특정 데이터에 맞게 조정된 도구와 기술의 조합이 필요합니다. 다음은 PDF에서 특정 데이터를 추출하는 데 도움이 되는 단계별 가이드입니다.

텍스트 기반 PDF의 경우:

1. PyPDF2 또는 PDFMiner와 같은 Python 라이브러리를 사용하십시오.

이러한 라이브러리는 선택 가능한 텍스트 레이어가 포함된 PDF에서 텍스트를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• PyPDF2 : 간단한 텍스트 추출 및 PDF 조작(예: PDF 병합)에 유용합니다.

PyPDF2 가져오기

# PDF 파일을 엽니다

open('your_file.pdf', 'rb')을 파일로 사용:

리더 = PyPDF2.PdfReader(파일)

# 첫 번째 페이지에서 텍스트 추출

페이지 = reader.pages[0]

텍스트 = 페이지.추출_텍스트()

인쇄(텍스트)

PDFMiner : 더욱 정교해 복잡한 레이아웃에서 텍스트를 추출하는 데 적합합니다.

pdfminer.high_level에서 import extract_text를 가져옵니다.

텍스트 = extract_text('your_file.pdf')

인쇄(텍스트)

2. 텍스트 추출 및 처리:

텍스트가 있으면 이를 처리하여 관심 있는 특정 데이터를 찾고 추출해야 할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 정규식을 사용하여 키워드나 패턴을 검색합니다.
• 상황 인식 추출을 위해 텍스트를 줄이나 단락으로 분할합니다.

스캔/이미지 기반 PDF의 경우:

1. OCR(광학 문자 인식) 도구를 사용하세요.

기본적으로 텍스트 이미지인 PDF(예: 스캔한 문서)의 경우 OCR 소프트웨어를 사용하여 이미지를 선택 가능한 텍스트로 변환해야 합니다. Tesseract는 널리 사용되는 오픈 소스 OCR 엔진입니다.

• Pytesseract : Tesseract용 Python 래퍼입니다. 또한 PDF2image를 사용하여 PDF 페이지를 이미지로 변환해야 합니다.

pdf2image에서 import Convert_from_path

피테서랙트 가져오기

# PDF를 이미지 목록으로 변환

이미지 = Convert_from_path('your_scanned_file.pdf')

# pytesseract를 사용하여 이미지에 OCR을 수행합니다.

i의 경우 enumerate(images)의 이미지:

텍스트 = pytesseract.image_to_string(이미지)

print(f”페이지 {i+1} 텍스트:”, 텍스트)

2. 추출된 텍스트를 처리합니다.

OCR 후에는 필요한 특정 데이터 포인트를 추출하기 위해 텍스트를 정리하고 처리해야 할 수 있습니다. 여기에는 OCR로 인한 아티팩트 제거, 구조에 대한 텍스트 구문 분석, 패턴 찾기를 위한 정규식 적용 등이 포함될 수 있습니다.

PDF에서 양식 데이터를 어떻게 추출합니까?

특히 양식을 작성하고 저장한 경우 PDF에서 양식 데이터를 추출하려면 PDF 구조를 구문 분석하고 양식 필드에 포함된 데이터를 추출할 수 있는 특정 방법이 필요합니다. 이 작업을 수행할 수 있는 다양한 프로그래밍 언어에 대한 여러 도구와 라이브러리가 있지만 Python은 텍스트 기반 PDF용 PyPDF2 및 PDFMiner, 더 많은 기능을 위한 PyMuPDF(Fitz라고도 함)와 같은 라이브러리로 인해 여전히 가장 접근하기 쉽고 인기 있는 옵션 중 하나입니다. 복잡한 작업. Python을 사용하여 PDF에서 양식 데이터를 추출하는 방법은 다음과 같습니다.

PyMuPDF(Fitz) 사용

PyMuPDF는 경량 PDF, XPS 및 전자책 뷰어인 MuPDF용 Python 바인딩입니다. 텍스트, 이미지 및 양식 데이터 추출을 포함하여 PDF 작업을 위한 광범위한 기능을 제공합니다.

설치

먼저, PyMuPDF가 설치되어 있는지 확인하세요:

pip 설치 pymupdf

양식 데이터 추출

수입 핏츠 # PyMuPDF

def extract_form_data(pdf_path):

# PDF를 엽니다

문서 = fitz.open(pdf_path)

form_data = {}

문서의 페이지:

# 주석 추출(양식 필드는 주석의 한 유형입니다)

주석 = page.annots()

주석을 달면:

주석의 주석:

정보 = annot.info

field_type = info.get(“주제”)

field_name = info.get(“제목”)

field_value = info.get("콘텐츠")

field_name 및 field_value인 경우:

# 필드 이름과 값으로 사전을 채웁니다.

form_data[필드_이름] = (필드_값, 필드_유형)

form_data 반환

# 'your_form.pdf'를 PDF 양식의 경로로 바꿉니다.

form_data = extract_form_data(“your_form.pdf”)

form_data의 필드:

print(f”필드: {필드}, 값: {form_data[필드][0]}, 유형: {form_data[필드][1]}”)

이 스크립트는 PDF를 열고 각 페이지를 반복하면서 주석(PDF 양식 필드가 분류된 위치)을 확인합니다. 각 주석에 대해 필드 이름, 값 및 유형을 추출하여 사전에 저장합니다.

PyPDF2 사용

PyPDF2는 Python에서 PDF 작업을 위한 또 다른 인기 있는 라이브러리입니다. 복잡한 PDF의 경우 PyMuPDF만큼 포괄적이지는 않지만 양식 데이터 추출도 처리할 수 있습니다.

설치

PyPDF2가 설치되어 있는지 확인하십시오.

핍 설치 pypdf2

양식 데이터 추출

PyPDF2 가져오기

def extract_form_data_py2(pdf_path):

open(pdf_path, 'rb')를 파일로 사용:

리더 = PyPDF2.PdfReader(파일)

form_data = {}

# 리더에서 양식 데이터에 액세스합니다.

필드 = reader.get_fields()

필드의 필드에 대해:

form_data[필드] = 필드[필드].get('/V', 없음)

form_data 반환

# 'your_form.pdf'를 PDF 양식의 경로로 바꿉니다.

form_data = extract_form_data_py2(“your_form.pdf”)

form_data의 필드:

print(f”필드: {필드}, 값: {form_data[필드]}”)

이 기능은 PyPDF2를 활용하여 PDF 파일을 열고 해당 양식 필드에 직접 액세스합니다. 필드를 반복하여 각 필드의 이름과 값을 추출하고 이를 사전에 저장합니다.

PDF에서 데이터를 긁어낼 수 있나요?

예, PDF에서 데이터를 긁어낼 수 있습니다. 하지만 필요한 접근 방식과 도구는 PDF 유형과 추출하려는 데이터의 성격에 따라 다릅니다. PDF는 크게 텍스트 기반과 스캔/이미지 기반의 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 효과적인 데이터 추출을 위해서는 각 유형마다 서로 다른 기술이 필요합니다.

텍스트 기반 PDF

이 PDF에는 선택 가능한 텍스트가 포함되어 있습니다. 이 텍스트를 강조표시하고 복사하여 다른 문서에 붙여넣을 수 있습니다. 데이터 스크래핑과 관련하여 텍스트 기반 PDF는 일반적으로 작업하기가 더 쉽습니다.

도구 및 라이브러리:

• Python의 PyPDF2 및 PDFMiner는 이러한 PDF에서 텍스트를 추출하는 데 널리 사용됩니다. PyPDF2는 기본 텍스트 추출 및 PDF 조작에 간단하고 유용한 반면, PDFMiner는 레이아웃 및 서식에 대한 보다 세부적인 제어를 제공하므로 복잡한 추출 요구 사항에 적합합니다.
• Java 라이브러리인 Apache PDFBox는 PDF에서 텍스트를 추출할 수도 있으며 엔터프라이즈 수준 애플리케이션에 사용됩니다.

스캔/이미지 기반 PDF

이러한 PDF는 기본적으로 텍스트 이미지입니다. 텍스트는 이미지의 일부이므로 직접 선택하거나 복사할 수 없습니다. 이러한 PDF에서 데이터를 추출하려면 텍스트 이미지를 실제 텍스트로 변환하는 광학 문자 인식(OCR)이 필요합니다.

도구 및 라이브러리:

• Tesseract OCR은 가장 강력하고 널리 사용되는 OCR 엔진 중 하나입니다. 직접 사용할 수도 있고 Python의 Pytesseract 와 같은 래퍼를 통해 사용할 수도 있습니다.
• Adobe Acrobat Pro는 내장된 OCR 기능을 제공하며 스캔한 PDF를 선택 및 검색 가능한 텍스트 문서로 변환할 수 있습니다.

PDF에서 데이터를 자동으로 추출하려면 어떻게 해야 합니까?

PDF에서 데이터를 자동으로 추출하려면 PDF의 내용을 해석하고 구조화된 형식으로 변환할 수 있는 소프트웨어 도구를 사용하는 것이 필요합니다. PDF가 텍스트 기반인지, 이미지 기반(스캔)인지에 따라 프로세스가 다릅니다. 두 가지 유형의 PDF에서 자동 데이터 추출에 접근하는 방법은 다음과 같습니다.

텍스트 기반 PDF의 경우

1. Python 라이브러리 사용:

• PyPDF2 또는 PDFMiner는 텍스트 기반 PDF에서 텍스트를 추출하는 데 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다. PyPDF2는 간단한 텍스트 추출 작업에 적합한 반면 PDFMiner는 복잡한 레이아웃 및 인코딩에 더 강력합니다.

• PyPDF2의 예:

PyPDF2 가져오기

open('example.pdf', 'rb')를 파일로 사용:

리더 = PyPDF2.PdfReader(파일)

텍스트 = "

reader.pages 페이지의 경우:

텍스트 += 페이지.추출_텍스트()

인쇄(텍스트)

• Tabula 또는 Camelot : PDF에서 테이블 데이터를 추출하는 것이 목표인 경우 이러한 라이브러리는 추출 프로세스에 대한 더 많은 제어 기능을 제공하는 Camelot을 사용하여 이러한 목적을 위해 특별히 설계되었습니다.

2. 명령줄 도구 사용:

• pdftotext 는 Xpdf 도구 세트의 일부이며 명령줄에서 직접 PDF 문서를 일반 텍스트로 변환하는 데 사용할 수 있으므로 일괄 처리에 적합합니다.

스캔/이미지 기반 PDF의 경우

스캔한 PDF에는 텍스트 이미지를 선택 및 검색 가능한 텍스트로 다시 변환하기 위한 OCR(광학 문자 인식)이 필요합니다.

1. Tesseract OCR 사용:

• Tesseract 는 오픈 소스 OCR 엔진입니다. Tesseract용 Python 래퍼인 Pytesseract를 사용하면 OCR 기능을 스크립트에 통합할 수 있습니다.

• Pytesseract의 예:

PIL 가져오기 이미지에서

피테서랙트 가져오기

pdf2image에서 import Convert_from_path

이미지 = Convert_from_path('scanned_example.pdf')

텍스트 = "

이미지의 이미지:

텍스트 += pytesseract.image_to_string(이미지)

인쇄(텍스트)

2. OCR 서비스 사용:

• Adobe Acrobat Pro는 스캔한 문서의 텍스트를 자동으로 인식할 수 있는 내장 OCR 기능을 제공합니다.
• 온라인 OCR 서비스 : 다양한 온라인 플랫폼에서 PDF를 대량으로 처리할 수 있는 OCR 서비스를 제공합니다. 그러나 민감한 문서를 업로드할 때는 개인정보 보호 및 보안에 주의하세요.