Wprowadzenie do wyodrębniania danych z plików PDF: narzędzia i techniki

W dzisiejszym świecie opartym na danych możliwość wydajnego wyodrębniania informacji z dokumentów PDF jest koniecznością dla wielu firm i badaczy. Pliki PDF to jeden z najpopularniejszych formatów dystrybucji i udostępniania dokumentów, ale ich uporządkowana prezentacja często utrudnia wyodrębnianie danych. W tym poście na blogu omówiono podstawy wyodrębniania danych z plików PDF, analizując zarówno narzędzia, jak i techniki, które mogą usprawnić ten proces.

Po co wyodrębniać dane z plików PDF?

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

Na rozległym obszarze ery cyfrowej dokumenty PDF stanowią świadectwo połączenia spójności, niezawodności i powszechnej dostępności. Wprowadzony przez firmę Adobe w latach 90. format Portable Document Format (PDF) szybko stał się standardem dystrybucji dokumentów cyfrowych, które zachowują swoje formatowanie niezależnie od urządzenia i oprogramowania używanego do ich przeglądania. Obecnie pliki PDF są wszechobecne i służą jako nośnik wszystkiego, od artykułów akademickich i umów prawnych po podręczniki techniczne i raporty finansowe. Jednak pod ich statyczną i dopracowaną powierzchnią kryje się bogactwo danych, często niedostępnych dla łatwego dostępu. To prowadzi nas do kluczowego pytania: dlaczego wyodrębnianie danych z plików PDF jest tak istotne?

Sercem transformacji cyfrowej są dane – dane, które informują, dane, które wyznaczają kierunki i dane, które rozwiązują problemy. W naszym nieustannym dążeniu do wydajności, zrozumienia i innowacyjności wyodrębnianie danych z plików PDF służy jako pomost od statycznego do dynamicznego, od informacji do wglądu. Niezależnie od tego, czy chodzi o analizę trendów rynkowych na podstawie raportów badawczych, digitalizację zapisów historycznych do celów archiwalnych, czy przetwarzanie faktur w celu uzgodnienia finansowego, wyodrębnianie danych z plików PDF umożliwia firmom i badaczom przekształcanie informacji statycznych w przydatne spostrzeżenia.

Wyzwania związane z ekstrakcją danych PDF

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

Wyodrębnianie danych z dokumentów PDF wiąże się z wyjątkowym zestawem wyzwań, które mogą skomplikować proces zarówno dla firm, badaczy, jak i programistów. Pomimo powszechnego stosowania plików PDF w dokumentacji cyfrowej, ich nieodłączne właściwości i różnorodne formaty zwiększają złożoność wysiłków związanych z ekstrakcją danych. W tym miejscu zagłębiamy się w niektóre kluczowe wyzwania napotykane podczas ekstrakcji danych PDF, oferując wgląd w to, dlaczego to, co wydaje się prostym zadaniem, często staje się złożonym przedsięwzięciem.

Wrodzona złożoność struktury PDF

Pliki PDF są przeznaczone głównie do prezentacji, a nie do przechowywania i manipulacji danymi. Często brakuje im spójnej struktury, co może utrudniać automatyczną ekstrakcję. W przeciwieństwie do HTML lub XML, gdzie znaczniki i elementy definiują strukturę i hierarchię, pliki PDF umieszczają elementy w ustalonych układach. Oznacza to, że zrozumienie logicznej struktury informacji, np. rozróżnienia tytułów, akapitów i tabel danych, wymaga wyrafinowanej interpretacji.

Zmienność jakości dokumentu

Dokumenty PDF mogą znacznie różnić się jakością, szczególnie w przypadku dokumentów zeskanowanych. Skanowanie może wprowadzić do tekstu szum, zniekształcenia i niespójności, przez co procesy OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) będą mniej dokładne. Czynniki takie jak rozdzielczość skanu, stan dokumentu fizycznego oraz obecność znaków lub adnotacji mogą dodatkowo skomplikować ekstrakcję danych.

Mieszanka tekstu i obrazu

Wiele plików PDF zawiera mieszankę tekstu i obrazów, a w niektórych przypadkach najważniejsze informacje są osadzone w obrazach. Wymaga to użycia technologii OCR do wyodrębnienia tekstu z obrazów, co może stanowić wyzwanie, szczególnie w przypadku złożonych układów, różnorodnych czcionek i mieszanej jakości obrazów. Co więcej, dokładność OCR może znacząco wpłynąć na jakość wyodrębnionych danych.

Złożone układy i formaty

Pliki PDF często zawierają złożone układy, w tym tabele, tekst wielokolumnowy, przypisy i paski boczne. Elementy te mogą zakłócać prostą ekstrakcję tekstu, prowadząc do utraty danych lub błędnej interpretacji. Na przykład wyodrębnianie danych z tabel jest szczególnie trudne, ponieważ relacje przestrzenne między elementami (a nie struktura logiczna lub hierarchiczna) definiują organizację danych.

Zaszyfrowane lub zabezpieczone pliki PDF

Niektóre pliki PDF są szyfrowane lub zabezpieczone w celu ochrony praw autorskich lub poufnych informacji, ograniczając takie działania, jak kopiowanie, drukowanie lub edytowanie. Wyodrębnianie danych z tych plików PDF wymaga odszyfrowania, do czego potrzebne jest pozwolenie lub odpowiedni klucz deszyfrujący. Dodaje to dodatkową warstwę złożoności i względów prawnych do procesu ekstrakcji.

Zróżnicowane kodowanie i kompresja

W plikach PDF można stosować różne techniki kodowania tekstu i kompresji obrazu, a niektóre z nich mogą nie być proste w interpretacji lub dekodowaniu. Ta różnorodność wymaga elastycznych i solidnych narzędzi do analizowania, które są w stanie obsługiwać różne kodowania i dekompresować zawartość w razie potrzeby do ekstrakcji danych.

Narzędzia i techniki skutecznej ekstrakcji danych

Biblioteki analizowania plików PDF

• Biblioteki Pythona : Python oferuje kilka bibliotek do ekstrakcji danych PDF, w tym PyPDF2 i PDFMiner dla tekstowych plików PDF oraz PyMuPDF dla bardziej złożonych dokumentów.
• Apache PDFBox : narzędzie Java umożliwiające tworzenie i manipulowanie dokumentami PDF, w tym wyodrębnianie tekstu.

Narzędzia OCR

W przypadku zeskanowanych plików PDF lub dokumentów opartych na obrazach niezbędne są narzędzia OCR. Tesseract, silnik OCR typu open source, jest szeroko stosowany do konwertowania obrazów w plikach PDF na edytowalne formaty tekstowe.

Komercyjne oprogramowanie do ekstrakcji plików PDF

Kilka narzędzi komercyjnych oferuje zaawansowane funkcje, takie jak algorytmy uczenia się oparte na sztucznej inteligencji, umożliwiające obsługę złożonych zadań ekstrakcji danych z większą dokładnością. Przykładami są Adobe Acrobat DC i ABBYY FineReader.

Najlepsze praktyki dotyczące wyodrębniania danych PDF

• Wstępne przetwarzanie plików PDF : czyszczenie dokumentów przed wyodrębnieniem (np. usunięcie niepotrzebnych obrazów lub pustych stron) może znacząco poprawić dokładność.
• Niestandardowe skrypty do automatyzacji : w przypadku zadań ekstrakcji na dużą skalę rozważ napisanie niestandardowych skryptów korzystających z bibliotek analizowania plików PDF. Pozwala to na automatyzację i dostosowanie do konkretnych potrzeb.
• Walidacja i kontrola jakości : Zawsze uwzględniaj etap sprawdzania wyodrębnionych danych. Można to w pewnym stopniu zautomatyzować, ale często wymaga nadzoru człowieka.

Aplikacje w świecie rzeczywistym

• Sektor finansowy : Banki i instytucje finansowe wyodrębniają dane z plików PDF w celu analizy kredytowej, oceny ryzyka i raportowania zgodności.
• Opieka zdrowotna : dokumentacja pacjentów, artykuły badawcze i dane z badań klinicznych są często przechowywane w formacie PDF i wymagają wyodrębnienia w celu analizy i raportowania.
• Badania akademickie : Naukowcy wyodrębniają dane z artykułów naukowych i prac akademickich na potrzeby przeglądów literatury i metaanaliz.

Wniosek

Wyodrębnianie danych z dokumentów PDF, choć trudne, jest niezbędne do analizy danych, raportowania i podejmowania decyzji w różnych branżach. Wykorzystując odpowiednie narzędzia i techniki, organizacje mogą przezwyciężyć nieodłączne trudności związane z wyodrębnianiem danych PDF i odblokować cenne spostrzeżenia zawarte w dokumentach. W miarę postępu technologii możemy spodziewać się ciągłego udoskonalania narzędzi do ekstrakcji, dzięki czemu proces będzie bardziej dostępny i wydajny.

W PromptCloud rozumiemy znaczenie dokładnej i wydajnej ekstrakcji danych. Nasze niestandardowe rozwiązania zostały zaprojektowane tak, aby spełniać specyficzne potrzeby naszych klientów, zapewniając im maksymalne wykorzystanie informacji zawartych w dokumentach PDF. Niezależnie od tego, czy chcesz wyodrębnić dane z kilku dokumentów, czy zautomatyzować proces wyodrębniania tysięcy dokumentów, jesteśmy tu, aby Ci pomóc.

Wykorzystaj moc danych dzięki PromptCloud. Skontaktuj się już dziś, aby dowiedzieć się, jak możemy przekształcić proces ekstrakcji danych PDF. Skontaktuj się z nami pod adresem [email protected]

Często Zadawane Pytania

Jak wyodrębnić określone dane z pliku PDF?

Wyodrębnianie określonych danych z pliku PDF wymaga kombinacji narzędzi i technik dostosowanych do charakteru pliku PDF (tekstowy lub zeskanowany/obrazowy) i konkretnych danych, które chcesz wyodrębnić. Oto przewodnik krok po kroku, który pomoże Ci wyodrębnić określone dane z plików PDF:

W przypadku tekstowych plików PDF:

1. Użyj bibliotek Pythona, takich jak PyPDF2 lub PDFMiner:

Biblioteki te mogą pomóc w wyodrębnieniu tekstu z plików PDF zawierających wybieralne warstwy tekstowe.

• PyPDF2 : Przydatny do prostego wyodrębniania tekstu i manipulacji plikami PDF (np. łączenia plików PDF).

importuj PyPDF2

# Otwórz plik PDF

z open('twój_plik.pdf', 'rb') jako plik:

czytnik = PyPDF2.PdfReader(plik)

# Wyodrębnij tekst z pierwszej strony

strona = czytelnik.strony[0]

tekst = strona.wyciąg_tekst()

wydrukować (tekst)

PDFMiner : Bardziej wyrafinowany, odpowiedni do wyodrębniania tekstu ze złożonych układów.

z pdfminer.high_level import ekstrakt_tekst

tekst = ekstrakt_tekst('twój_plik.pdf')

wydrukować (tekst)

2. Wyodrębnij i przetwórz tekst:

Gdy już otrzymasz tekst, może być konieczne jego przetworzenie w celu znalezienia i wyodrębnienia konkretnych danych, które Cię interesują. Może to obejmować:

• Wyszukiwanie słów kluczowych lub wzorców za pomocą wyrażeń regularnych.
• Dzielenie tekstu na wiersze lub akapity w celu wyodrębnienia kontekstowego.

W przypadku zeskanowanych/opartych na obrazach plików PDF:

1. Skorzystaj z narzędzi OCR (optycznego rozpoznawania znaków):

W przypadku plików PDF, które zasadniczo są obrazami tekstu (np. zeskanowanymi dokumentami), należy użyć oprogramowania OCR w celu przekształcenia obrazów w tekst do zaznaczenia. Tesseract to popularny silnik OCR typu open source.

• Pytesseract : opakowanie Pythona dla Tesseract. Będziesz także musiał przekonwertować strony PDF na obrazy, co można zrobić za pomocą pdf2image.

z importu obrazu pdf2 konwersja_ze_ścieżki

importuj pytesseract

# Konwertuj plik PDF na listę obrazów

obrazy = konwertuj_z_ścieżki('twój_zeskanowany_plik.pdf')

# Użyj pytesseract, aby wykonać OCR na obrazie

dla mnie, obraz w wyliczeniu (obrazy):

tekst = pytesseract.image_to_string(image)

print(f”Strona {i+1} Tekst:”, tekst)

2. Przetwórz wyodrębniony tekst:

Po OCR tekst prawdopodobnie będzie wymagał oczyszczenia i przetworzenia w celu wyodrębnienia potrzebnych punktów danych. Może to obejmować usuwanie artefaktów wprowadzonych przez OCR, analizowanie tekstu pod kątem struktury i stosowanie wyrażeń regularnych w celu znalezienia wzorców.

Jak wyodrębnić dane formularza z pliku PDF?

Wyodrębnianie danych formularza z pliku PDF, zwłaszcza jeśli formularz jest wypełniony i zapisany, wymaga określonych metod, które umożliwiają analizę struktury pliku PDF i wyodrębnienie danych osadzonych w polach formularza. Istnieje kilka narzędzi i bibliotek w różnych językach programowania, które mogą wykonać to zadanie, ale Python pozostaje jedną z najbardziej dostępnych i popularnych opcji ze względu na biblioteki takie jak PyPDF2 i PDFMiner dla tekstowych plików PDF oraz PyMuPDF (znany również jako Fitz) dla więcej złożone zadania. Oto jak wyodrębnić dane formularza z pliku PDF za pomocą języka Python:

Korzystanie z PyMuPDF (Fitz)

PyMuPDF to wiązanie Pythona dla MuPDF – lekkiej przeglądarki plików PDF, XPS i e-booków. Oferuje rozbudowane funkcje do pracy z plikami PDF, w tym wyodrębnianie tekstu, obrazów i danych formularzy.

Instalacja

Najpierw upewnij się, że masz zainstalowany PyMuPDF:

pip zainstaluj pymupdf

Wyodrębnianie danych formularza

importuj fitz # PyMuPDF

def ekstrakt_form_data(pdf_path):

# Otwórz plik PDF

doc = fitz.open(ścieżka_pdf)

dane_formularza = {}

dla strony w dokumencie:

# Wyodrębnij adnotacje (pola formularza są rodzajem adnotacji)

annots = strona.annots()

jeśli adnotacje:

dla adnot w adnotacjach:

info = annot.info

typ_pola = info.get(“temat”)

nazwa_pola = info.get(“tytuł”)

wartość_pola = info.get(“treść”)

jeśli nazwa_pola i wartość_pola:

# Wypełnij słownik nazwami pól i wartościami

dane_formularza[nazwa_pola] = (wartość_pola, typ_pola)

zwróć dane_formularza

# Zastąp „twój_formularz.pdf” ścieżką do formularza PDF

form_data = ekstrakt_form_data(“Twój_formularz.pdf”)

dla pola w form_data:

print(f”Pole: {field}, Wartość: {form_data[field][0]}, Typ: {form_data[field][1]}”)

Ten skrypt otwiera plik PDF i przegląda każdą stronę, sprawdzając adnotacje (gdzie pola formularzy PDF są podzielone na kategorie). Dla każdej adnotacji wyodrębnia nazwę pola, wartość i typ, a następnie przechowuje je w słowniku.

Korzystanie z PyPDF2

PyPDF2 to kolejna popularna biblioteka do pracy z plikami PDF w Pythonie. Może również obsługiwać ekstrakcję danych z formularzy, chociaż może nie być tak kompleksowy jak PyMuPDF w przypadku złożonych plików PDF.

Instalacja

Upewnij się, że PyPDF2 jest zainstalowany:

pip zainstaluj pypdf2

Wyodrębnianie danych formularza

importuj PyPDF2

def ekstrakt_form_data_py2(pdf_path):

z open(pdf_path, 'rb') jako plik:

czytnik = PyPDF2.PdfReader(plik)

dane_formularza = {}

# Uzyskaj dostęp do danych formularza z czytnika

pola = czytnik.get_fields()

dla pola w polach:

form_data[pole] = pola[pole].get('/V', Brak)

zwróć dane_formularza

# Zastąp „twój_formularz.pdf” ścieżką do formularza PDF

form_data = ekstrakt_form_data_py2(“Twój_formularz.pdf”)

dla pola w form_data:

print(f”Pole: {pole}, Wartość: {form_data[pole]}”)

Ta funkcja wykorzystuje PyPDF2 do otwierania pliku PDF i bezpośredniego dostępu do jego pól formularza. Iteruje po polach, wyodrębniając nazwę i wartość każdego z nich i przechowując je w słowniku.

Czy możesz zeskrobać dane z pliku PDF?

Tak, możesz zeskrobać dane z pliku PDF, ale podejście i potrzebne narzędzia zależą od typu pliku PDF i charakteru danych, które chcesz wyodrębnić. Pliki PDF można ogólnie podzielić na dwa typy: tekstowe i zeskanowane/obrazy. Każdy typ wymaga różnych technik skutecznej ekstrakcji danych.

Tekstowe pliki PDF

Te pliki PDF zawierają tekst do zaznaczenia. Możesz zaznaczyć, skopiować i wkleić ten tekst do innego dokumentu. Tekstowe pliki PDF są ogólnie łatwiejsze w obsłudze, jeśli chodzi o skrobanie danych.

Narzędzia i biblioteki:

• PyPDF2 i PDFMiner w Pythonie są popularne do wyodrębniania tekstu z tych plików PDF. PyPDF2 jest prosty i przydatny do podstawowego wyodrębniania tekstu i manipulacji plikami PDF, podczas gdy PDFMiner oferuje bardziej szczegółową kontrolę nad układem i formatowaniem, dzięki czemu nadaje się do złożonych potrzeb ekstrakcji.
• Apache PDFBox , biblioteka Java, może również wyodrębniać tekst z plików PDF i jest używana w aplikacjach na poziomie przedsiębiorstwa.

Zeskanowane/oparte na obrazach pliki PDF

Te pliki PDF to zasadniczo obrazy tekstu. Ponieważ tekst jest częścią obrazu, nie można go bezpośrednio zaznaczyć ani skopiować. Wyodrębnianie danych z tych plików PDF wymaga optycznego rozpoznawania znaków (OCR) w celu przekształcenia obrazów tekstu w rzeczywisty tekst.

Narzędzia i biblioteki:

• Tesseract OCR to jeden z najpotężniejszych i najpowszechniej używanych silników OCR. Można go używać bezpośrednio lub poprzez opakowania, takie jak Pytesseract w Pythonie.
• Adobe Acrobat Pro oferuje wbudowane funkcje OCR i może konwertować zeskanowane pliki PDF na dokumenty tekstowe, które można wybierać i przeszukiwać.

Jak automatycznie wyodrębnić dane z pliku PDF?

Automatyczne wyodrębnianie danych z pliku PDF wymaga użycia narzędzi programowych, które mogą zinterpretować zawartość pliku PDF i przekonwertować go na format strukturalny. Proces różni się w zależności od tego, czy plik PDF jest tekstowy, czy obrazowy (zeskanowany). Oto jak podejść do automatycznego wyodrębniania danych z obu typów plików PDF:

W przypadku tekstowych plików PDF

1. Korzystanie z bibliotek Pythona:

• PyPDF2 lub PDFMiner to popularne biblioteki Pythona służące do wyodrębniania tekstu z tekstowych plików PDF. PyPDF2 nadaje się do prostych zadań wyodrębniania tekstu, podczas gdy PDFMiner jest bardziej wydajny w przypadku złożonych układów i kodowania.

• Przykład z PyPDF2:

importuj PyPDF2

z open('example.pdf', 'rb') jako plik:

czytnik = PyPDF2.PdfReader(plik)

tekst = ”

dla strony w reader.pages:

tekst += strona.wyciąg_tekst()

wydrukować (tekst)

• Tabula lub Camelot : Jeśli Twoim celem jest wyodrębnienie danych tabeli z plików PDF, biblioteki te są specjalnie zaprojektowane do tego celu, a Camelot zapewnia większą kontrolę nad procesem wyodrębniania.

2. Korzystanie z narzędzi wiersza poleceń:

• pdftotext jest częścią zestawu narzędzi Xpdf i może być używany do konwertowania dokumentów PDF na zwykły tekst bezpośrednio z wiersza poleceń, dzięki czemu nadaje się do przetwarzania wsadowego.

W przypadku zeskanowanych/opartych na obrazach plików PDF

Zeskanowane pliki PDF wymagają optycznego rozpoznawania znaków (OCR), aby przekonwertować obrazy tekstu z powrotem na tekst, który można wybierać i przeszukiwać.

1. Korzystanie z Tesseract OCR:

• Tesseract to silnik OCR typu open source. Pytesseract, opakowanie Pythona dla Tesseract, umożliwia integrację funkcji OCR ze skryptami.

• Przykład z Pytesseractem:

z obrazu importu PIL

importuj pytesseract

z importu obrazu pdf2 konwersja_ze_ścieżki

obrazy = konwersja_ze_ścieżki('zeskanowany_przykład.pdf')

tekst = ”

dla obrazu w obrazach:

tekst += pytesseract.image_to_string(image)

wydrukować (tekst)

2. Korzystanie z usług OCR:

• Adobe Acrobat Pro oferuje wbudowane funkcje OCR, które automatycznie rozpoznają tekst w zeskanowanych dokumentach.
• Usługi OCR online : różne platformy internetowe oferują usługi OCR, które umożliwiają masowe przetwarzanie plików PDF. Przesyłając poufne dokumenty, należy jednak pamiętać o prywatności i bezpieczeństwie.