Cách xuất từ PDF sang Excel

Blog này là một hướng dẫn toàn diện về cách xuất thông tin từ các tệp PDF được quét sang Excel

Sự bùng nổ thông tin và việc sử dụng các tệp PDF

Thông tin ở khắp mọi nơi. Theo thống kê, hơn 1.7 MB dữ liệu được tạo ra mỗi giây trong năm 2020. Nếu xu hướng này tiếp tục, chúng ta sẽ có 463 exabyte dữ liệu vào cuối năm 2025. Dữ liệu này có thể là bất kỳ thứ gì, chẳng hạn như thông tin được thu thập bởi ô tô tự lái, tài liệu liên quan đến công ty, email, ảnh, v.v. Ngoài những thứ này, để lưu trữ dữ liệu liên quan đến văn bản, tệp PDF được sử dụng thường xuyên nhất. Một số ví dụ phổ biến về PDF bao gồm sách, hóa đơn, biểu mẫu thuế, thông tin hậu cần, v.v.

Nhưng có một vấn đề ở đây! Nhiều người cảm thấy bối rối khi phân tích cú pháp hoặc trích xuất thông tin quan trọng từ tài liệu PDF; do đó, họ tìm cách di chuyển dữ liệu từ tài liệu sang dữ liệu dạng Bảng (chủ yếu là trang tính Excel) để sử dụng thông tin và mang lại những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa. Trong cột này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách chúng ta xuất thông tin PDF sang trang tính Excel thông qua các kỹ thuật khác nhau. Chúng tôi cũng sẽ xem xét cách OCR và Deep Learning có thể giúp chúng tôi tự động hóa toàn bộ quy trình trích xuất thông tin từ các tệp PDF.

Trước khi bắt đầu, đây là phác thảo nhanh của bài đăng:

Sự cố khi chuyển đổi PDF sang Excel

PDF thường là một trong những định dạng dễ đọc nhất để xem dữ liệu. Nhưng chuyển đổi chúng sang trang tính Excel là một nhiệm vụ khó thực hiện vì:

Chúng tôi cần một định dạng với các nguyên thủy đơn giản và không có thông tin có cấu trúc
Không có thành phần bảng nào tương đương trong tệp PDF vì bảng được tạo bằng các đường thẳng và nền màu
Vì các bảng trong tệp PDF được vẽ giống như hình ảnh, việc phát hiện bảng là một quá trình phức tạp: - Chúng tôi hiểu các mẫu về hình dạng, vị trí của văn bản, mối quan hệ giữa các dòng và văn bản, v.v.
Các tệp PDF được tạo bằng hình ảnh kỹ thuật số hoặc bằng cách quét tệp in có các dòng bị méo và không có yếu tố văn bản

Toàn bộ nỗ lực có vẻ tuyệt vọng, nhưng như chúng ta sẽ thấy, đôi khi chúng ta thực sự có thể trích xuất thông tin từ các tệp PDF này.

Bằng cách xem xét các vấn đề trên, có hai loại tệp PDF chứa bảng:

Các bảng với dữ liệu dạng văn bản (được tạo bằng điện tử)
Bảng có hình ảnh được quét (được tạo phi điện tử)

Các tệp PDF được quét có độ phân giải thấp / bị mất phương hướng (phi điện tử)

Bạn đang tìm cách xuất thông tin từ các tệp PDF được quét sang trang tính Excel? Đi tới Ống nano để tự động hóa quá trình xuất từ PDF sang Excel…

Xuất PDF đã quét sang Excel hoạt động như thế nào?

Các tệp PDF chỉ được sử dụng để xem dữ liệu chứ không phải để thao tác. Do đó, xuất dữ liệu PDF sang trang tính Excel là một trong những công việc phức tạp và mệt mỏi nhất.

Hầu hết người dùng hoặc nhà phát triển bắt đầu bằng cách duyệt qua một số công cụ trực tuyến hiện có để thực hiện tác vụ này. Nhưng chúng không đủ chính xác hoặc đủ khả năng để phân tích cú pháp thông qua các định dạng PDF phức tạp. Ngoài ra, những công cụ này không được sử dụng miễn phí và chúng bị giới hạn trong việc sử dụng hàng ngày hoặc hàng tháng.

Để hiểu hoạt động của việc chuyển các tệp PDF sang Excel, trước tiên chúng tôi sẽ phải xác minh xem các tệp PDF có được tạo dưới dạng điện tử hay không. Khi các tệp PDF được tạo điện tử, việc xuất PDF sang Excel khá đơn giản. Nó liên quan đến việc xuất dữ liệu thành tài liệu Word và sau đó sao chép nó vào sổ làm việc Excel. Trong trường hợp thứ hai, khi các tệp PDF không được tạo bằng điện tử (giả sử nếu chúng được chụp qua điện thoại hoặc tải xuống từ Email), quá trình này khá phức tạp. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về cách hoạt động của quy trình xuất:

Đầu tiên, bộ chuyển đổi PDF sang Word / Excel / Direct Text được sử dụng để sao chép thông tin chúng ta cần. Trong trường hợp này, kết quả thường lộn xộn nếu các tệp PDF tuân theo bất kỳ mẫu nào hoặc nếu có bất kỳ bảng nào.
Công cụ OCR (Nhận dạng ký tự quang học) được sử dụng để đọc PDF và sau đó sao chép nội dung của nó ở định dạng khác, thường là văn bản đơn giản. Chất lượng khác nhau giữa các động cơ OCR và thường thì giấy phép không miễn phí. Bạn luôn có thể sử dụng Tesseract OCR mã nguồn mở và miễn phí nhưng nó yêu cầu một số bí quyết lập trình.
Cần có một số lập trình bổ sung để xử lý văn bản thành định dạng cần thiết hoặc lưu trữ chúng ở định dạng bảng. Nếu bạn là nhà phát triển và đã quen với việc viết mã, có thể sử dụng PDFMiner (dựa trên Python) hoặc TIka (dựa trên Java).
Cuối cùng, chúng tôi sẽ phải viết các đoạn mã để đẩy dữ liệu đã định dạng sang Excel hoặc định cấu hình các API trực tuyến nếu chúng tôi đang sử dụng Google Trang tính.

Phương pháp phát hiện bảng trong PDF dạng văn bản

Bây giờ, chúng ta hãy bắt đầu bằng cách thảo luận về các phương pháp trích xuất bảng từ tệp PDF khi chúng được tạo bằng điện tử. Để thực hiện nhiệm vụ này, chúng ta có hai kỹ thuật: Stream và Lattice. Những kỹ thuật này lần đầu tiên được tiết lộ và cải tiến bởi các công cụ như Camelot và Tabula. Chúng ta cũng sẽ xem qua một số ví dụ sử dụng các công cụ này và xem chúng hoạt động trong các phần tiếp theo.

Phát hiện bảng bằng luồng:

Kỹ thuật này được sử dụng để phân tích cú pháp các bảng có khoảng trắng giữa các ô để mô phỏng cấu trúc bảng. Về cơ bản, xác định vị trí mà văn bản không hiện diện. Nó được xây dựng dựa trên chức năng nhóm các ký tự trên một trang thành các từ và câu bằng cách sử dụng lề của PDFMiner.

Dưới đây là giải thích nhanh về cách hoạt động của kỹ thuật này:

Đầu tiên, các hàng được phát hiện bằng cách phỏng đoán sơ bộ dựa trên vị trí trục y (tức là chiều cao) của một số văn bản. Về cơ bản, tất cả văn bản trên cùng một dòng được coi là một phần của cùng một hàng. Để đọc thêm về điều này, bạn có thể xem qua Luận văn thạc sĩ của Anssi Nurminen về việc tìm kiếm vị trí bảng trong tệp PDF.
Tiếp theo, văn bản được nhóm thành các cột dựa trên một số phương pháp phỏng đoán. Trong PDF, mỗi từ ở vị trí riêng của nó, vì vậy về cơ bản, các từ được xếp vào cùng một nhóm nếu chúng ở gần và sau đó các cột được xác định tùy thuộc vào khoảng cách giữa các nhóm từ.
Cuối cùng, bảng được kết hợp với nhau dựa trên các hàng và cột được phát hiện ở các bước trước đó.

Phát hiện bảng bằng lưới:

So với kỹ thuật dòng, Lattice có tính chất xác định hơn. Có nghĩa là nó không dựa trên phỏng đoán; đầu tiên nó phân tích cú pháp thông qua các bảng có các dòng xác định giữa các ô. Tiếp theo, nó có thể tự động phân tích cú pháp nhiều bảng có trên một trang.

Kỹ thuật này về cơ bản hoạt động bằng cách xem hình dạng của đa giác và xác định văn bản bên trong các ô của bảng. Điều này sẽ đơn giản nếu một tệp PDF có tính năng có thể xác định đa giác. Nếu nó có, nó sẽ có một phương pháp để đọc những gì bên trong nó. Tuy nhiên, nó không. Đây là nơi chúng ta sẽ phải sử dụng thư viện thị giác máy tính như OpenCV để thực hiện đại khái các bước sau:

Đầu tiên, các đoạn đường được phát hiện
Tiếp theo, đường giao nhau giữa các dòng được phát hiện bằng cách xem cường độ của các pixel của tất cả các dòng. Nếu một pixel của đường thẳng có cường độ lớn hơn phần còn lại của pixel, thì đó là một phần của hai đường và do đó, là giao điểm. Như hình 2.
Các cạnh của bảng được xác định bằng cách xem cường độ của các pixel của các đường giao nhau. Ở đây, tất cả các pixel của một đường được lấy và các đường bên ngoài nhất đại diện cho ranh giới của bảng
Phân tích hình ảnh được dịch sang tọa độ PDF, nơi các ô được xác định. Cuối cùng, văn bản được gán cho một ô dựa trên x và y tọa độ.

Bạn đang tìm cách xuất thông tin từ các tệp PDF được quét sang trang tính Excel? Đi tới Ống nano để tự động hóa quá trình xuất từ PDF sang Excel…

Phương pháp phát hiện bảng trong PDF được quét

Dường như không thể xác định các bảng trong hình ảnh được quét. Điều này là do chúng tôi sẽ không tìm thấy bất kỳ văn bản nào được trình bày dưới dạng điện tử trong một hình ảnh; do đó cũng không thể có bàn. Đây là nơi chúng ta sẽ phải sử dụng OCR và các kỹ thuật học sâu để phát hiện các bảng và trích xuất tất cả văn bản bên trong chúng. Bây giờ, chúng ta hãy xem xét một số kỹ thuật trích xuất bảng từ các tệp PDF đã quét thông tin.

Nhận dạng bảng bằng Python và Computer Vision

Computer Vision (CV) là một công nghệ đào tạo máy tính để giải thích và hiểu thế giới thị giác. Trong trường hợp trích xuất bảng từ tệp PDF, chúng tôi sẽ sử dụng CV để giúp chúng tôi tìm đường viền, cạnh và ô để xác định bảng. Điều này đạt được bằng cách áp dụng các bộ lọc, đường bao và một số phép toán khác nhau cho tệp PDF. Tuy nhiên, các kỹ thuật này bao gồm một số bước xử lý trước trên dữ liệu để thực hiện chính xác.

Bây giờ, chúng ta hãy thực sự đi sâu vào một số mã python cơ bản để phát hiện bảng từ các tệp PDF được quét. Hãy xem xét chúng tôi có một tệp PDF và muốn lưu tệp đó trong một trang tính Excel. Chúng tôi có thể trích xuất văn bản bình thường bằng OCR, nhưng để xác định bảng, chúng tôi sẽ phải sử dụng CV.

Bước đầu tiên chúng ta cần làm là chuyển đổi PDF thành hình ảnh và điều này là do hầu hết các thuật toán CV được triển khai trên hình ảnh. Vì hình ảnh có thể được chuyển thành một mảng số, chúng ta có thể tìm thấy điểm tương đồng giữa những con số này và tìm ra vị trí chính xác của bảng và văn bản. Dưới đây là đoạn mã:

from pdf2image import convert_from_path # convert pdf file to image
images = convert_from_path('example.pdf')
for i in range(len(images)): # Save pages as images in the pdf images[i].save('page'+ str(i) +'.png, 'PNG')

Giả sử, trang đầu tiên của chúng tôi có tên page_1, trước tiên chúng ta sẽ phải tải nó vào một biến python và sau đó áp dụng tất cả các thao tác giúp chúng ta xác định các tính năng của bảng. Dưới đây là đoạn mã hoàn chỉnh:

# import cv2 import cv2 # load the image file = r'page_1.png'
table_image_contour = cv2.imread(file, 0)
table_image = cv2.imread(file) # Inverse Image Thresholding
ret, thresh_value = cv2.threshold( table_image_contour, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # Dilation
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
dilated_value = cv2.dilate(thresh_value,kernel,iterations = 1) contours, hierarchy = cv2.findContours( dilated_value, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) # bounding the images if y < 50: table_image = cv2.rectangle(table_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 1) plt.imshow(table_image)
plt.show()
cv2.namedWindow('detecttable', cv2.WINDOW_NORMAL)

Trong đoạn mã trên, chúng tôi đã làm được rất nhiều điều! Bây giờ chúng ta hãy thử giải mã quá trình này.

Đầu tiên, chúng tôi đã nhập cv2 (gói thị giác máy tính) vào chương trình của mình. Gói này là mã nguồn mở và hoàn toàn miễn phí để sử dụng. Bạn có thể cài đặt nó trên máy tính của mình và dùng thử. Tiếp theo, chúng tôi tải một hình ảnh đường viền bằng cách sử dụng hàm 'imread' có sẵn từ cv2. Hình ảnh đường viền này là phiên bản tương phản của hình ảnh gốc.

Tiếp theo, chúng tôi sử dụng kỹ thuật tạo ngưỡng và giãn nở hình ảnh nghịch đảo để nâng cao dữ liệu trong hình ảnh đã cho. Sau khi hình ảnh được nâng cao, chúng tôi sử dụng phương pháp findContours từ cv2 để có được đường viền của hình ảnh hiện tại. FindContours giải nén hai giá trị. Do đó, chúng tôi sẽ thêm một biến nữa có tên hierarchy. Khi các hình ảnh được lồng vào nhau, các đường viền thể hiện sự phụ thuộc lẫn nhau. Để biểu diễn các mối quan hệ như vậy, hệ thống phân cấp được sử dụng.

Cuối cùng, các đường bao đánh dấu vị trí chính xác dữ liệu hiện diện trong hình ảnh. Chúng tôi lặp lại danh sách các đường bao mà chúng tôi đã tính ở bước trước và tính toán tọa độ của các hình hộp chữ nhật như được quan sát trong hình ảnh ban đầu bằng phương pháp cv2.boundingRect. Trong lần lặp cuối cùng, chúng tôi đặt các hộp đó vào hình ảnh ban đầu table_image bằng cách sử dụng cv2.rectangle(). Cuối cùng, chúng tôi vẽ biểu đồ đầu ra bằng cách sử dụng matplotlib. Dưới đây là ảnh chụp màn hình:

Xác định bảng với Học sâu

Học sâu có tác động rất lớn đến các ứng dụng liên quan đến hiểu tài liệu, trích xuất thông tin và nhiều hơn nữa. Đối với các trường hợp sử dụng như trích xuất bảng, cần xem xét nhiều thứ và cần tạo các đường ống vững chắc để xây dựng các thuật toán hiện đại. Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét một số bước và kỹ thuật cần thiết để xây dựng mạng nơ-ron vững chắc để thực hiện trích xuất bảng từ tệp PDF.

Thu thập dữ liệu: Các phương pháp tiếp cận dựa trên học tập sâu là chuyên sâu về dữ liệu và yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu đào tạo để học các cách biểu diễn hiệu quả. Thật không may, có rất ít bộ dữ liệu như Marmot, UW3, v.v. để phát hiện bảng và thậm chí chúng chỉ chứa vài trăm hình ảnh. Tuy nhiên, đối với các tài liệu có mẫu và bố cục phức tạp, chúng tôi có thể phải thu thập bộ dữ liệu của riêng mình.
Xử lý dữ liệu: Bước này là bước phổ biến nhất đối với bất kỳ vấn đề học máy hoặc khoa học dữ liệu nào. Nó chủ yếu liên quan đến việc hiểu loại tài liệu mà chúng tôi đang làm việc. Ví dụ: giả sử mục tiêu của chúng tôi là xuất tệp PDF sang trang tính Excel. Chúng tôi sẽ phải đảm bảo rằng tất cả dữ liệu đầu vào đều nhất quán. Đây có thể là hóa đơn, biên lai hoặc bất kỳ thông tin nào được quét. Nhưng với tính nhất quán, các mô hình học sâu sẽ có thể học và hiểu các tính năng với độ chính xác cao hơn.
Chú thích Hàng-Cột trong Bảng: Sau khi xử lý tài liệu, chúng tôi sẽ phải tạo chú thích cho tất cả các trang trong tài liệu. Các chú thích này về cơ bản là mặt nạ cho bảng và cột. Chú thích giúp chúng tôi xác định các bảng và các vùng cột từ hình ảnh. Ở đây, vì tất cả các văn bản khác bên trong các tệp PDF đã được trích xuất bởi một OCR như Tesseract, chỉ văn bản bên trong các bảng phải được lọc ra. Tiếp theo, chúng ta sẽ phải xác định một tập hợp các hàng và nhiều cột hiện diện ở cấp độ ngang với các từ được lọc này. Tuy nhiên, chúng tôi cũng sẽ phải xem xét các quy tắc phân đoạn khác nhau tùy thuộc vào nội dung của các ranh giới cột hoặc dòng và một hàng có thể kéo dài nhiều dòng.
Xây dựng mô hình: Mô hình là trung tâm của thuật toán học sâu. Về cơ bản, nó liên quan đến việc thiết kế và triển khai một mạng nơron. Thông thường, đối với các tập dữ liệu có chứa các bản sao được quét, Mạng thần kinh chuyển đổi được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình hiện đại đòi hỏi rất nhiều kinh nghiệm và thử nghiệm. Bây giờ, chúng ta hãy xem xét một số thuật toán hiện có được sử dụng để trích xuất các bảng từ các tệp PDF được quét.

Mặt nạ tạo / chú thích mô hình Deep Learning từ các bảng

Bạn đang tìm cách xuất thông tin từ các tệp PDF được quét sang trang tính Excel? Đi tới Ống nano để tự động hóa quá trình xuất từ PDF sang Excel…

Lợi ích kinh doanh của việc tự động hóa quy trình chuyển PDF sang Excel

Tự động hóa tệp PDF có thể tạo và cấu hình các quy tắc và công thức để tự động trích xuất dữ liệu từ PDF sang Excel. Điều này làm giảm thời gian cần thiết để tìm kiếm và sao chép / dán thông tin cần thiết theo cách thủ công.
Việc trích xuất dữ liệu từ hình ảnh thành văn bản có thể dễ dàng hơn nhiều bằng cách tự động hóa tệp PDF, sử dụng công cụ OCR tích hợp sẵn mà không cần phải nhập lại dữ liệu theo cách thủ công. Điều này làm giảm xác suất lỗi chính tả và các lỗi khác trong quá trình trích xuất.
Hiệu quả kinh doanh có thể được cải thiện bằng cách tự động hóa toàn bộ quy trình khai thác và chạy nó trên một loạt tệp PDF để có được tất cả thông tin mong muốn chỉ trong một lần. Với điều này, chúng tôi có thể đảm bảo rằng dữ liệu có sẵn khi cần thiết.
Bằng cách tự động chuyển đổi PDF sang Excel, chúng tôi có thể dễ dàng tích hợp dữ liệu của bạn với bất kỳ phần mềm nào của bên thứ ba. Ví dụ: giả sử nếu chúng tôi muốn thiết lập quy trình RPA để tự động hóa trích xuất hóa đơn, chúng tôi có thể dễ dàng kết hợp chúng với các đường ống này.

Đánh giá một số giải pháp hiện tại để chuyển đổi PDF sang Excel

Ngoài ra, chúng ta có thể tìm thấy một số công cụ có thể chuyển đổi dữ liệu PDF sang Excel. Tuy nhiên, sản phẩm nào cũng có ưu và nhược điểm của nó. Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét một số công cụ đám mây / tại chỗ miễn phí mà chúng ta có thể sử dụng để chuyển đổi PDF sang Excel và trợ giúp trong việc tự động hóa.

Ống nano

Nanonets là một phần mềm OCR dựa trên AI, tự động thu thập dữ liệu để xử lý tài liệu thông minh về hóa đơn, biên lai, thẻ ID và hơn thế nữa. Nanonet sử dụng OCR nâng cao, học máy và Học sâu để trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu phi cấu trúc. Nó nhanh chóng, chính xác, dễ sử dụng, cho phép người dùng xây dựng các mô hình OCR tùy chỉnh từ đầu và có một số tích hợp Zapier gọn gàng. Số hóa tài liệu, trích xuất các trường dữ liệu và tích hợp với các ứng dụng hàng ngày của bạn thông qua API trong một giao diện trực quan, đơn giản.

Làm thế nào để Nanonet nổi bật như một phần mềm OCR?

Ưu điểm:

UI hiện đại
Xử lý khối lượng lớn tài liệu
giá hợp lý
Dễ sử dụng
Không yêu cầu nhóm nhà phát triển nội bộ
Thuật toán / mô hình có thể được đào tạo / đào tạo lại
Tài liệu và hỗ trợ tuyệt vời
Rất nhiều tùy chọn tùy chỉnh
Nhiều lựa chọn các tùy chọn tích hợp
Hoạt động với các ngôn ngữ không phải tiếng Anh hoặc nhiều ngôn ngữ
Hầu như không cần xử lý hậu kỳ
Tích hợp 2 chiều liền mạch với nhiều phần mềm kế toán
API tuyệt vời cho nhà phát triển

Nhược điểm:

Không thể xử lý rất cao âm lượng tăng đột biến
Giao diện người dùng chụp bảng có thể tốt hơn

DễPDF

EasePDF là một công cụ chuyển đổi PDF trực tuyến miễn phí tất cả trong một, trích xuất mọi trang bảng từ tệp PDF của bạn và lưu chúng vào bảng tính Excel với tỷ lệ chính xác cao nhất. Nó sẽ bảo toàn tất cả dữ liệu, bố cục và định dạng từ PDF gốc.

Ưu điểm:

Miễn phí
Google Drive, Tích hợp One Drive
Hỗ trợ xử lý hàng loạt
Công cụ xử lý trước
Hoạt động trên điện thoại di động

Nhược điểm:

Không có API
Hoàn toàn đám mây
Không đào tạo với dữ liệu tùy chỉnh

pdftoexcel

pdftoexcel.com là dịch vụ chuyển đổi PDF sang Excel trực tuyến miễn phí mà mọi người đều có thể sử dụng. Nhưng đối với người dùng miễn phí, việc tải lên có thể mất nhiều thời gian hơn một chút.

Ưu điểm:

Miễn phí
Xếp hàng để tải lên nhiều hơn

Nhược điểm

Không có API
Hoàn toàn đám mây
Không đào tạo với dữ liệu tùy chỉnh
Giao diện người dùng không quá tuyệt vời
Không có chuyển đổi hàng loạt trên phiên bản miễn phí

PDFZilla

PDFZilla là một công cụ mạnh mẽ cho phép chúng ta chuyển đổi tài liệu PDF sang các định dạng tệp Excel, Word, Plain Text, Rich Text, JPG, GIF, PNG và nhiều định dạng tệp khác.

Ưu điểm:

Độ chính xác tốt
Hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ
Hỗ trợ quy trình hàng loạt

Nhược điểm:

Chỉ ứng dụng có sẵn trên Windows
Thời gian dùng thử có giới hạn
Giao diện người dùng không quá tuyệt vời

Adobe Acrobat PDF sang Excel:

Adobe là nhà phát triển ban đầu của định dạng PDF, vì vậy Adobe Acrobat phần mềm phải là phần mềm dẫn đầu thị trường. Nó chắc chắn được đóng gói với các tính năng, bao gồm khả năng chuyển đổi tệp PDF thành tệp XL XS để sử dụng trong bảng tính Excel. Quá trình này sẽ nhanh chóng và không gây đau đớn, với dữ liệu được bảo toàn mà không cần định dạng lại

Trong Adobe Acrobat, bạn mở tệp PDF mà bạn muốn xuất, nhấp vào công cụ Xuất PDF, chọn các định dạng của bạn như Excel Workbook hoặc .xlxs, sau đó giao hàng. Bạn có thể thực hiện việc này trên mọi thiết bị, kể cả điện thoại di động của bạn.

Ưu điểm

Độ chính xác cao
Dễ dàng xuất các tính năng
Các tính năng toàn diện

Nhược điểm

Không có tùy chỉnh API
Giá cao
Thời gian dùng thử có giới hạn

So sánh nhanh…

Đặc tính	Ống nano	DễPDF	pdftoexcel	PDFZilla	Adobe Acrobat
Giao diện người dùng	Đơn giản, dễ dàng & hiện đại	Đơn giản	Phức tạp & Không trực quan	Phức tạp	Đơn giản
Tích hợp	nhiều	Hạn chế	Hạn chế	Hạn chế	nhiều
Tùy biến	Có	Không	Không	Hạn chế	Hạn chế
API	Có	Không	Không	Hạn chế	Hạn chế
Tốc độ	NHANH CHÓNG	NHANH CHÓNG	Chậm	Trung bình	NHANH CHÓNG
tính chính xác	Cao	Cao	Trung bình	Cao	Cao

Bạn đang tìm cách xuất thông tin từ các tệp PDF được quét sang trang tính Excel? Đi tới Ống nano để tự động hóa quá trình xuất từ PDF sang Excel…

Các vấn đề thường gặp khi xuất PDF sang Excel

Tìm các thuật toán phù hợp: Khi nói đến việc tự động hóa trích xuất văn bản PDF sang Excel, một vấn đề phổ biến mà hầu hết các nhà phát triển phải đối mặt là tìm ra thuật toán chính xác có thể phân tích cú pháp và hiểu toàn bộ tài liệu PDF. Đây là một câu hỏi được đăng trên StackOverflow về cùng một. Điều này là do, ngoài kia, chúng tôi tìm thấy một số thuật toán học sâu, nhưng một lần nữa, chúng tôi sẽ phải tinh chỉnh chúng dựa trên trường hợp sử dụng và loại dữ liệu của chúng tôi; điều này liên quan đến việc đào tạo lại toàn bộ mô hình với dữ liệu của chính chúng tôi bằng cách sử dụng mô hình hiện có. Ngoài ra, các nhà phát triển không thể hứa hẹn về độ chính xác tương tự sau khi các mô hình được đào tạo lại vì các mô hình học sâu yêu cầu rất nhiều điều chỉnh siêu tham số.
Bảng chiết xuất: Để tự động hóa quá trình chuyển đổi PDF sang Excel, trích xuất bảng đóng một vai trò quan trọng. Do đó, việc xác định các bảng và phân tích cú pháp thông qua chúng cũng rất quan trọng đối với quá trình tự động hóa này. Hầu hết các nhà phát triển mới có thể duyệt qua các CV khác nhau và các thuật toán dựa trên học sâu để trích xuất bảng, đây là một thách thức. Một số ít trong số họ có thể sử dụng các dịch vụ như Textract, Rossum, v.v., những dịch vụ này rất phức tạp để tích hợp với các quy trình làm việc khác nhau của các phần mềm phụ trợ khác nhau.
Xử lý bài đăng và viết kịch bản bổ sung: Văn bản đã được trích xuất từ các tệp PDF có thể không chính xác mọi lúc. Do đó, rất nhiều bước xử lý hậu kỳ được thực hiện bằng các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như nếu chúng ta muốn chỉ các cột cụ thể trong bảng được trích xuất hoặc liệt kê tất cả các ngày trong một cột từ PDF. Trong những trường hợp như vậy, OCR là không đủ. Chúng ta sẽ phải dựa vào các kỹ thuật sử dụng biểu thức chính quy, mô hình ngôn ngữ và các điều kiện lồng nhau đơn giản. Đây lại là một số công việc bổ sung. Do đó, chúng tôi sẽ phải cẩn thận khi chọn một thuật toán trích xuất mạnh mẽ bao gồm hầu hết các quá trình xử lý hậu kỳ.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu cho các bạn cách xuất PDF sang Excel bằng nhiều kỹ thuật khác nhau. Chúng tôi đã xem xét chuyên sâu về cách chúng tôi có thể sử dụng OCR và Deep Learning để chuyển đổi các tệp PDF điện tử và phi điện tử thành tài liệu Excel.

Hơn nữa, chúng tôi đã thấy cách chúng tôi có thể xây dựng một đường dẫn vững chắc bằng cách sử dụng các mô hình học sâu để chuyển đổi PDF sang Excel. Cuối cùng, chúng tôi đã thấy một số công cụ phổ biến mà chúng tôi có thể trực tiếp sử dụng để xây dựng quy trình công việc.

Bắt đầu sử dụng Nanonets để tự động hóa

Hãy thử mô hình hoặc yêu cầu một bản demo ngay hôm nay!

THỬ NGAY

Coinsmart. Đặt cạnh Bitcoin-Börse ở Europa
Nguồn: https://nanonets.com/blog/pdf-to-excel/

Trí thông minh dữ liệu tạo

Sự bùng nổ thông tin và việc sử dụng các tệp PDF

Sự cố khi chuyển đổi PDF sang Excel

Xuất PDF đã quét sang Excel hoạt động như thế nào?