مقدمة لاستخراج البيانات من ملفات PDF: الأدوات والتقنيات

في عالم اليوم القائم على البيانات، تعد القدرة على استخراج المعلومات بكفاءة من مستندات PDF أمرًا ضروريًا للعديد من الشركات والباحثين. تعد ملفات PDF أحد التنسيقات الأكثر شيوعًا لتوزيع المستندات ومشاركتها، ولكن عرضها المنظم غالبًا ما يجعل استخراج البيانات أمرًا صعبًا. يتعمق منشور المدونة هذا في أساسيات استخراج البيانات من ملفات PDF، ويستكشف الأدوات والتقنيات التي يمكنها تبسيط هذه العملية.

لماذا استخراج البيانات من ملفات PDF؟

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

في النطاق الواسع للعصر الرقمي، تقف مستندات PDF بمثابة شهادة على مزيج من الاتساق والموثوقية وإمكانية الوصول الشامل. تم تقديم تنسيق المستندات المحمولة (PDF) بواسطة Adobe في التسعينيات، وسرعان ما أصبح المعيار لتوزيع المستندات الرقمية التي تحتفظ بتنسيقها بغض النظر عن الجهاز أو البرنامج المستخدم لعرضها. اليوم، أصبحت ملفات PDF منتشرة في كل مكان، حيث تعمل بمثابة وعاء لكل شيء بدءًا من الأوراق الأكاديمية والعقود القانونية وحتى الأدلة الفنية والتقارير المالية. ومع ذلك، تحت سطحها الثابت والمصقول تكمن ثروة من البيانات التي غالبًا ما تكون بعيدة عن الوصول إليها بسهولة. يقودنا هذا إلى السؤال الحاسم: لماذا يعد استخراج البيانات من ملفات PDF أمرًا حيويًا للغاية؟

تقع البيانات في قلب التحول الرقمي - البيانات التي تفيد، والبيانات التي توجه، والبيانات التي تحل. في سعينا الدؤوب لتحقيق الكفاءة والفهم والابتكار، يعد استخراج البيانات من ملفات PDF بمثابة جسر من الثابت إلى الديناميكي، ومن المعلومات إلى البصيرة. سواء كان الأمر يتعلق بتحليل اتجاهات السوق من التقارير البحثية، أو رقمنة السجلات التاريخية لأغراض الأرشفة، أو معالجة الفواتير للتسوية المالية، فإن استخراج البيانات من ملفات PDF يمكّن الشركات والباحثين من تحويل المعلومات الثابتة إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

التحديات في استخراج بيانات PDF

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

يمثل استخراج البيانات من مستندات PDF مجموعة فريدة من التحديات التي يمكن أن تعقد العملية بالنسبة للشركات والباحثين والمطورين على حدٍ سواء. على الرغم من الاستخدام الواسع النطاق لملفات PDF للتوثيق الرقمي، فإن خصائصها المتأصلة وتنسيقاتها المتنوعة تضيف طبقات من التعقيد إلى جهود استخراج البيانات. هنا، نتعمق في بعض التحديات الرئيسية التي تمت مواجهتها في استخراج بيانات PDF، ونقدم رؤى حول السبب الذي يجعل ما يبدو وكأنه مهمة بسيطة يمكن أن يصبح في كثير من الأحيان مسعى معقدًا.

تعقيد بنية PDF المتأصلة

تم تصميم ملفات PDF بشكل أساسي للعرض التقديمي، وليس لتخزين البيانات أو معالجتها. غالبًا ما تفتقر إلى بنية متسقة، مما قد يجعل الاستخراج الآلي أمرًا صعبًا. على عكس HTML أو XML، حيث تحدد العلامات والعناصر البنية والتسلسل الهرمي، تقوم ملفات PDF بوضع العناصر في تخطيطات ثابتة. وهذا يعني أن فهم البنية المنطقية للمعلومات، مثل التمييز بين العناوين والفقرات وجداول البيانات، يتطلب تفسيرًا متطورًا.

التباين في جودة الوثيقة

يمكن أن تختلف جودة مستندات PDF بشكل كبير، خاصة عند التعامل مع المستندات الممسوحة ضوئيًا. يمكن أن تؤدي عمليات المسح إلى حدوث تشويش وتشوهات وعدم اتساق في النص، مما يجعل عمليات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) أقل دقة. يمكن لعوامل مثل دقة المسح الضوئي وحالة المستند الفعلي ووجود العلامات أو التعليقات التوضيحية أن تزيد من تعقيد عملية استخراج البيانات.

مزيج النص والصورة

تحتوي العديد من ملفات PDF على مزيج من النصوص والصور، وفي بعض الحالات، يتم تضمين معلومات مهمة داخل الصور. ويتطلب ذلك استخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج النص من الصور، الأمر الذي قد يكون أمرًا صعبًا، خاصة مع التخطيطات المعقدة والخطوط المتنوعة وجودة الصور المختلطة. علاوة على ذلك، يمكن أن تؤثر دقة التعرف الضوئي على الحروف بشكل كبير على جودة البيانات المستخرجة.

تخطيطات وتنسيقات معقدة

غالبًا ما تتميز ملفات PDF بتخطيطات معقدة، بما في ذلك الجداول والنص متعدد الأعمدة والحواشي السفلية والأشرطة الجانبية. يمكن أن تؤدي هذه العناصر إلى تعطيل عملية الاستخراج المباشر للنص، مما يؤدي إلى فقدان البيانات أو سوء تفسيرها. على سبيل المثال، يعد استخراج البيانات من الجداول أمرًا صعبًا بشكل خاص لأن العلاقة المكانية بين العناصر (بدلاً من البنية المنطقية أو الهرمية) تحدد تنظيم البيانات.

ملفات PDF مشفرة أو مؤمنة

يتم تشفير بعض ملفات PDF أو تأمينها لحماية حقوق الطبع والنشر أو المعلومات الحساسة، وتقييد الإجراءات مثل النسخ أو الطباعة أو التحرير. يتطلب استخراج البيانات من ملفات PDF هذه فك التشفير، حيث يلزم الحصول على إذن أو مفتاح فك التشفير المناسب. وهذا يضيف طبقة إضافية من التعقيد والاعتبارات القانونية لعملية الاستخراج.

التشفير والضغط المتنوع

يمكن أن تستخدم ملفات PDF مجموعة متنوعة من ترميزات النصوص وتقنيات ضغط الصور، والتي قد لا يكون من السهل تفسير بعضها أو فك تشفيرها. يتطلب هذا التنوع أدوات تحليل مرنة وقوية قادرة على التعامل مع الترميزات المختلفة وفك ضغط المحتوى حسب الحاجة لاستخراج البيانات.

أدوات وتقنيات لاستخراج البيانات بشكل فعال

مكتبات تحليل PDF

• مكتبات بايثون : تقدم بايثون العديد من المكتبات لاستخراج بيانات PDF، بما في ذلك PyPDF2 وPDFMiner لملفات PDF المستندة إلى النصوص، وPyMuPDF للمستندات الأكثر تعقيدًا.
• Apache PDFBox : أداة Java تسمح بإنشاء مستندات PDF ومعالجتها، بما في ذلك استخراج النص.

أدوات التعرف الضوئي على الحروف

عند التعامل مع ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا أو المستندات المستندة إلى الصور، تعد أدوات التعرف الضوئي على الحروف ضرورية. يُستخدم Tesseract، وهو محرك OCR مفتوح المصدر، على نطاق واسع لتحويل الصور في ملفات PDF إلى تنسيقات نصية قابلة للتحرير.

برامج استخراج PDF التجارية

توفر العديد من الأدوات التجارية ميزات متقدمة مثل خوارزميات التعلم القائمة على الذكاء الاصطناعي للتعامل مع مهام استخراج البيانات المعقدة بدقة أعلى. تشمل الأمثلة Adobe Acrobat DC وABBYY FineReader.

أفضل الممارسات لاستخراج بيانات PDF

• معالجة ملفات PDF مسبقًا : يمكن أن يؤدي تنظيف المستندات قبل استخراجها (على سبيل المثال، إزالة الصور غير الضرورية أو الصفحات الفارغة) إلى تحسين الدقة بشكل كبير.
• برامج نصية مخصصة للأتمتة : بالنسبة لمهام الاستخراج واسعة النطاق، فكر في كتابة برامج نصية مخصصة تستخدم مكتبات تحليل PDF. وهذا يسمح بالأتمتة والتخصيص وفقًا للاحتياجات المحددة.
• التحقق من الصحة وفحوصات الجودة : قم دائمًا بتضمين خطوة للتحقق من صحة البيانات المستخرجة. ويمكن أن يتم ذلك آليًا إلى حد ما، ولكنه غالبًا ما يتطلب إشرافًا بشريًا.

تطبيقات العالم الحقيقي

• القطاع المالي : تقوم البنوك والمؤسسات المالية باستخراج البيانات من ملفات PDF لتحليل الائتمان وتقييم المخاطر وإعداد تقارير الامتثال.
• الرعاية الصحية : غالبًا ما يتم تخزين سجلات المرضى والمقالات البحثية وبيانات التجارب السريرية بتنسيق PDF وتتطلب استخراجها للتحليل وإعداد التقارير.
• البحث الأكاديمي : يستخرج الباحثون البيانات من المقالات العلمية والأوراق الأكاديمية لمراجعة الأدبيات والتحليلات الوصفية.

خاتمة

يعد استخراج البيانات من مستندات PDF، رغم أنه يمثل تحديًا، أمرًا ضروريًا لتحليل البيانات وإعداد التقارير واتخاذ القرار عبر مختلف الصناعات. من خلال الاستفادة من الأدوات والتقنيات المناسبة، يمكن للمؤسسات التغلب على الصعوبات الكامنة في استخراج بيانات PDF وفتح الرؤى القيمة الموجودة في وثائقها. مع تقدم التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع تحسينات مستمرة في أدوات الاستخراج، مما يجعل العملية أكثر سهولة وكفاءة.

في PromptCloud، نحن ندرك أهمية استخراج البيانات بدقة وكفاءة. تم تصميم حلولنا المخصصة لتلبية الاحتياجات المحددة لعملائنا، مما يضمن قدرتهم على تحقيق أقصى استفادة من المعلومات الموجودة في مستندات PDF الخاصة بهم. سواء كنت تتطلع إلى استخراج البيانات من مجموعة من المستندات أو أتمتة عملية الاستخراج عبر آلاف المستندات، فنحن هنا لمساعدتك.

احتضن قوة البيانات مع PromptCloud. تواصل معنا اليوم لتكتشف كيف يمكننا تحويل عملية استخراج بيانات PDF الخاصة بك. تواصل معنا على [email protected]

أسئلة مكررة

كيف يمكنني استخراج بيانات محددة من ملف PDF؟

يتطلب استخراج بيانات محددة من ملف PDF مجموعة من الأدوات والتقنيات، المصممة خصيصًا لتناسب طبيعة ملف PDF (المستند إلى النص أو الممسوح ضوئيًا/المستند إلى الصورة) والبيانات المحددة التي تتطلع إلى استخراجها. فيما يلي دليل خطوة بخطوة لمساعدتك في استخراج بيانات محددة من ملفات PDF:

بالنسبة لملفات PDF المستندة إلى النص:

1. استخدم مكتبات Python مثل PyPDF2 أو PDFMiner:

يمكن أن تساعدك هذه المكتبات في استخراج النص من ملفات PDF التي تحتوي على طبقات نصية قابلة للتحديد.

• PyPDF2 : مفيد لاستخراج النص البسيط ومعالجة ملفات PDF (مثل دمج ملفات PDF).

استيراد PyPDF2

# افتح ملف PDF

مع open('your_file.pdf', 'rb') كملف:

القارئ = PyPDF2.PdfReader (ملف)

# استخراج النص من الصفحة الأولى

الصفحة = القارئ. الصفحات [0]

النص = page.extract_text()

طباعة (نص)

PDFMiner : أكثر تطوراً، ومناسب لاستخراج النص من التخطيطات المعقدة.

من pdfminer.high_level استيراد extract_text

النص = extract_text('your_file.pdf')

طباعة (نص)

2. استخراج النص ومعالجته:

بمجرد حصولك على النص، قد تحتاج إلى معالجته للعثور على البيانات المحددة التي تهمك واستخراجها. وقد يتضمن ذلك ما يلي:

• البحث عن الكلمات الرئيسية أو الأنماط باستخدام التعبيرات العادية.
• تقسيم النص إلى أسطر أو فقرات لاستخراجها مع مراعاة السياق.

بالنسبة لملفات PDF الممسوحة ضوئيًا/المستندة إلى الصور:

1. استخدم أدوات التعرف الضوئي على الحروف (OCR):

بالنسبة لملفات PDF التي هي في الأساس صور نصية (على سبيل المثال، المستندات الممسوحة ضوئيًا)، ستحتاج إلى استخدام برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لتحويل الصور إلى نص يمكن تحديده. Tesseract هو محرك OCR شائع ومفتوح المصدر.

• Pytesseract : غلاف بايثون لـ Tesseract. ستحتاج أيضًا إلى تحويل صفحات PDF إلى صور، وهو ما يمكن القيام به باستخدام pdf2image.

من pdf2image استيراد تحويل_من_مسار

import pytesseract

# تحويل PDF إلى قائمة الصور

الصور = تحويل_من_باث('your_scanned_file.pdf')

# استخدم pytesseract لإجراء التعرف الضوئي على الحروف على الصورة

بالنسبة لي، الصورة في التعداد (الصور):

النص = pytesseract.image_to_string(صورة)

طباعة (و"صفحة {i+1} نص:"، نص)

2. معالجة النص المستخرج:

بعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، من المحتمل أن يحتاج النص إلى التنظيف والمعالجة لاستخراج نقاط البيانات المحددة التي تحتاجها. يمكن أن يشمل ذلك إزالة العناصر التي تم إدخالها بواسطة التعرف الضوئي على الحروف، وتحليل النص من أجل البنية، وتطبيق التعبيرات العادية للعثور على الأنماط.

كيف يمكنني استخراج بيانات النموذج من ملف PDF؟

يتضمن استخراج بيانات النموذج من ملف PDF، خاصة إذا تم ملء النموذج وحفظه، طرقًا محددة يمكنها تحليل بنية PDF واستخراج البيانات المضمنة في حقول النموذج. هناك العديد من الأدوات والمكتبات عبر لغات البرمجة المختلفة التي يمكنها إنجاز هذه المهمة، ولكن تظل Python واحدة من أكثر الخيارات التي يمكن الوصول إليها وشعبية بسبب مكتبات مثل PyPDF2 وPDFMiner لملفات PDF المستندة إلى النصوص، وPyMuPDF (المعروف أيضًا باسم Fitz) للمزيد المهام المعقدة. إليك كيفية استخراج بيانات النموذج من ملف PDF باستخدام Python:

باستخدام PyMuPDF (فيتز)

PyMuPDF عبارة عن رابط Python لـ MuPDF - وهو عارض خفيف الوزن لملفات PDF وXPS والكتب الإلكترونية. وهو يوفر ميزات واسعة النطاق للعمل مع ملفات PDF، بما في ذلك استخراج النص والصور وبيانات النموذج.

تثبيت

أولاً، تأكد من تثبيت PyMuPDF:

نقطة تثبيت pymupdf

استخراج بيانات النموذج

استيراد فيتز # PyMuPDF

تعريف extract_form_data(pdf_path):

# افتح ملف PDF

وثيقة = fitz.open(pdf_path)

بيانات النموذج = {}

للصفحة في الوثيقة:

# استخراج التعليقات التوضيحية (حقول النموذج هي نوع من التعليقات التوضيحية)

التعليقات = page.annots()

إذا الحواشي:

للتعليق في التعليقات التوضيحية:

معلومات = تعليق.info

field_type = info.get("الموضوع")

field_name = info.get("العنوان")

field_value = info.get("المحتوى")

إذا كان اسم الحقل وقيمة الحقل:

# املأ القاموس بأسماء الحقول وقيمها

form_data[field_name] = (field_value، field_type)

إرجاع نموذج_البيانات

# استبدل "your_form.pdf" بالمسار إلى نموذج PDF الخاص بك

form_data = extract_form_data("your_form.pdf")

للحقل في form_data:

طباعة (f"الحقل: {field}، القيمة: {form_data[field] [0]}، النوع: {form_data[field] [1]}")

يفتح هذا البرنامج النصي ملف PDF ويتكرر خلال كل صفحة، ويتحقق من التعليقات التوضيحية (حيث يتم تصنيف حقول نموذج PDF). بالنسبة لكل تعليق توضيحي، يقوم باستخراج اسم الحقل وقيمته ونوعه، وتخزينها في القاموس.

باستخدام PyPDF2

PyPDF2 هي مكتبة شائعة أخرى للعمل مع ملفات PDF في Python. يمكنه أيضًا التعامل مع استخراج بيانات النموذج، على الرغم من أنه قد لا يكون شاملاً مثل PyMuPDF لملفات PDF المعقدة.

تثبيت

تأكد من تثبيت PyPDF2:

نقطة تثبيت pypdf2

استخراج بيانات النموذج

استيراد PyPDF2

قم بتعريف extract_form_data_py2(pdf_path):

مع open(pdf_path, 'rb') كملف:

القارئ = PyPDF2.PdfReader (ملف)

بيانات النموذج = {}

# الوصول إلى بيانات النموذج من القارئ

الحقول = Reader.get_fields ()

للحقل في الحقول:

form_data[field] = الحقول[field].get('/V', لا شيء)

إرجاع نموذج_البيانات

# استبدل "your_form.pdf" بالمسار إلى نموذج PDF الخاص بك

form_data = extract_form_data_py2("your_form.pdf")

للحقل في form_data:

طباعة (و"الحقل: {field}، القيمة: {form_data[field]}")

تستخدم هذه الوظيفة PyPDF2 لفتح ملف PDF والوصول إلى حقول النموذج الخاصة به مباشرةً. يقوم بالتكرار عبر الحقول، واستخراج اسم وقيمة كل منها، وتخزينها في القاموس.

هل يمكنك استخراج البيانات من ملف PDF؟

نعم، يمكنك استخراج البيانات من ملف PDF، لكن النهج والأدوات التي ستحتاج إليها تعتمد على نوع ملف PDF وطبيعة البيانات التي تريد استخراجها. يمكن تصنيف ملفات PDF على نطاق واسع إلى نوعين: المستندة إلى النص والممسوحة ضوئيًا/الصورة. يتطلب كل نوع تقنيات مختلفة لاستخراج البيانات بشكل فعال.

ملفات PDF المستندة إلى النص

تحتوي ملفات PDF هذه على نص يمكن تحديده. يمكنك تمييز هذا النص ونسخه ولصقه في مستند آخر. يعد التعامل مع ملفات PDF المستندة إلى النصوص أسهل بشكل عام عندما يتعلق الأمر بتجميع البيانات.

الأدوات والمكتبات:

• يشتهر كل من PyPDF2 و PDFMiner في Python باستخراج النص من ملفات PDF هذه. يعد PyPDF2 مباشرًا ومفيدًا لاستخراج النص الأساسي ومعالجة ملفات PDF، بينما يوفر PDFMiner تحكمًا أكثر دقة في التخطيط والتنسيق، مما يجعله مناسبًا لاحتياجات الاستخراج المعقدة.
• يمكن لمكتبة Apache PDFBox ، وهي مكتبة Java، أيضًا استخراج النص من ملفات PDF واستخدامها في التطبيقات على مستوى المؤسسة.

ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا/القائمة على الصور

ملفات PDF هذه هي في الأساس صور للنص. وبما أن النص جزء من صورة، فلا يمكن تحديده أو نسخه مباشرة. يتطلب استخراج البيانات من ملفات PDF هذه التعرف البصري على الأحرف (OCR) لتحويل صور النص إلى نص فعلي.

الأدوات والمكتبات:

• يعد Tesseract OCR أحد أقوى محركات التعرف الضوئي على الحروف وأكثرها استخدامًا. يمكن استخدامه مباشرة أو من خلال أغلفة مثل Pytesseract في Python.
• يوفر Adobe Acrobat Pro إمكانات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المضمنة ويمكنه تحويل ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا إلى مستندات نصية قابلة للتحديد والبحث.

كيف يمكنني استخراج البيانات تلقائيًا من ملف PDF؟

يتضمن استخراج البيانات تلقائيًا من ملف PDF استخدام أدوات برمجية يمكنها تفسير محتويات ملف PDF وتحويلها إلى تنسيق منظم. تختلف العملية اعتمادًا على ما إذا كان ملف PDF يعتمد على النص أو على الصورة (الممسوح ضوئيًا). فيما يلي كيفية التعامل مع استخراج البيانات تلقائيًا من كلا النوعين من ملفات PDF:

لملفات PDF المستندة إلى النص

1. استخدام مكتبات بايثون:

• تعد PyPDF2 أو PDFMiner من مكتبات Python الشائعة لاستخراج النص من ملفات PDF المستندة إلى النص. يعد PyPDF2 مناسبًا لمهام استخراج النص البسيطة، في حين أن PDFMiner أكثر قوة للتخطيطات والتشفير المعقدة.

• مثال مع PyPDF2:

استيراد PyPDF2

مع open('example.pdf', 'rb') كملف:

القارئ = PyPDF2.PdfReader (ملف)

النص = "

للصفحة في Reader.pages:

نص += page.extract_text()

طباعة (نص)

• Tabula أو Camelot : إذا كان هدفك هو استخراج بيانات الجدول من ملفات PDF، فإن هذه المكتبات مصممة خصيصًا لهذا الغرض، مع توفير Camelot لمزيد من التحكم في عملية الاستخراج.

2. استخدام أدوات سطر الأوامر:

• يعد pdftotext جزءًا من مجموعة أدوات Xpdf ويمكن استخدامه لتحويل مستندات PDF إلى نص عادي مباشرةً من سطر الأوامر، مما يجعله مناسبًا للمعالجة المجمعة.

لملفات PDF الممسوحة ضوئيًا/القائمة على الصور

تتطلب ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا التعرف البصري على الأحرف (OCR) لتحويل صور النص مرة أخرى إلى نص يمكن تحديده والبحث فيه.

1. استخدام Tesseract OCR:

• Tesseract هو محرك OCR مفتوح المصدر. يسمح لك Pytesseract، وهو عبارة عن غلاف Python لـ Tesseract، بدمج إمكانيات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في نصوصك البرمجية.

• مثال مع Pytesseract:

من صورة استيراد PIL

import pytesseract

من pdf2image استيراد تحويل_من_مسار

الصور = Convert_from_path('scanned_example.pdf')

النص = "

للصورة في الصور:

text += pytesseract.image_to_string(image)

طباعة (نص)

2. استخدام خدمات التعرف الضوئي على الحروف:

• يوفر Adobe Acrobat Pro إمكانات التعرف الضوئي على الحروف المضمنة التي يمكنها التعرف تلقائيًا على النص في المستندات الممسوحة ضوئيًا.
• خدمات التعرف الضوئي على الحروف عبر الإنترنت : توفر العديد من المنصات عبر الإنترنت خدمات التعرف الضوئي على الحروف التي يمكنها معالجة ملفات PDF بكميات كبيرة. ومع ذلك، يجب مراعاة الخصوصية والأمان عند تحميل المستندات الحساسة.