PDF 数据提取简介：工具和技术
已发表: 2024-03-21在当今数据驱动的世界中，从 PDF 文档中高效提取信息的能力对于许多企业和研究人员来说是必需的。 PDF 是分发和共享文档的最常见格式之一，但其结构化演示通常使提取数据变得困难。 这篇博文深入研究了从 PDF 中提取数据的基础知识，探索了可以简化此过程的工具和技术。
为什么从 PDF 中提取数据？
资料来源：https://www.docsumo.com/blog/extract-data-from-pdf
在广阔的数字时代，PDF 文档是一致性、可靠性和通用可访问性的证明。 便携式文档格式 (PDF) 由 Adobe 在 20 世纪 90 年代推出，很快成为分发数字文档的标准，无论使用何种设备或软件查看这些文档，这些文档都保留其格式。 如今，PDF 无处不在，可以作为从学术论文、法律合同到技术手册和财务报告等各种内容的载体。 然而，在其静态和抛光的表面之下隐藏着大量数据，这些数据通常无法轻松访问。 这给我们带来了一个关键问题：为什么从 PDF 中提取数据如此重要？
数字化转型的核心是数据——提供信息的数据、指导的数据和解决问题的数据。 在我们对效率、理解和创新的不懈追求中，从 PDF 中提取数据成为从静态到动态、从信息到洞察的桥梁。 无论是从研究报告中分析市场趋势、将历史记录数字化以供存档，还是处理发票以进行财务对账，从 PDF 中提取数据都可以让企业和研究人员将静态信息转换为可操作的见解。
PDF 数据提取的挑战
资料来源：https://www.a-pdf.com/data-extractor/index.htm
从 PDF 文档中提取数据带来了一系列独特的挑战，可能使企业、研究人员和开发人员的流程变得复杂。 尽管 PDF 广泛用于数字文档，但其固有属性和多样化的格式增加了数据提取工作的复杂性。 在这里，我们深入研究了 PDF 数据提取中遇到的一些关键挑战，深入了解为什么看似简单的任务往往会变得复杂。
PDF 结构固有的复杂性
PDF 主要用于演示，而不是数据存储或操作。 它们通常缺乏一致的结构，这使得自动提取变得困难。 与 HTML 或 XML（其中标签和元素定义结构和层次结构）不同，PDF 将元素定位在固定布局中。 这意味着理解信息的逻辑结构，例如区分标题、段落和数据表，需要复杂的解释。
文档质量的变化
PDF 文档的质量可能存在很大差异，尤其是在处理扫描文档时。 扫描可能会在文本中引入噪声、扭曲和不一致，从而使 OCR（光学字符识别）处理不太准确。 扫描分辨率、物理文档的状况以及标记或注释的存在等因素可能会使数据提取进一步复杂化。
文本和图像混合
许多 PDF 包含文本和图像的混合，并且在某些情况下，关键信息嵌入在图像中。 这需要使用 OCR 技术从图像中提取文本，这可能具有挑战性，尤其是在布局复杂、字体多样且图像质量参差不齐的情况下。 此外，OCR 准确性会显着影响提取数据的质量。
复杂的布局和格式
PDF 通常具有复杂的布局，包括表格、多列文本、脚注和侧边栏。 这些元素可能会破坏直接的文本提取，导致数据丢失或误解。 例如，从表中提取数据尤其具有挑战性，因为元素之间的空间关系（而不是逻辑或层次结构）定义了数据组织。
加密或受保护的 PDF
某些 PDF 经过加密或保护，以保护版权或敏感信息，限制复制、打印或编辑等操作。 从这些 PDF 中提取数据需要解密，为此需要许可或适当的解密密钥。 这给提取过程增加了额外的复杂性和法律考虑。
多样化的编码和压缩
PDF 文件可以使用各种文本编码和图像压缩技术，其中一些技术可能无法直接解释或解码。 这种多样性需要灵活而强大的解析工具，能够根据数据提取的需要处理不同的编码和解压缩内容。
有效数据提取的工具和技术
PDF解析库
- Python 库：Python 提供了多个用于 PDF 数据提取的库，包括用于基于文本的 PDF 的 PyPDF2 和 PDFMiner，以及用于更复杂文档的 PyMuPDF。
- Apache PDFBox ：一种 Java 工具，允许创建和操作 PDF 文档，包括文本提取。
光学字符识别工具
在处理扫描的 PDF 或基于图像的文档时，OCR 工具至关重要。 Tesseract 是一种开源 OCR 引擎，广泛用于将 PDF 中的图像转换为可编辑的文本格式。
商业PDF提取软件
一些商业工具提供了基于人工智能的学习算法等高级功能，可以更准确地处理复杂的数据提取任务。 示例包括 Adobe Acrobat DC 和 ABBYY FineReader。
PDF 数据提取的最佳实践
- 预处理 PDF ：在提取之前清理文档（例如，删除不必要的图像或空白页）可以显着提高准确性。
- 用于自动化的自定义脚本：对于大规模提取任务，请考虑编写使用 PDF 解析库的自定义脚本。 这允许根据特定需求进行自动化和定制。
- 验证和质量检查：始终包含验证提取数据的步骤。 这在某种程度上可以自动化，但通常需要人工监督。
实际应用
- 金融部门：银行和金融机构从 PDF 中提取数据以进行信用分析、风险评估和合规报告。
- 医疗保健：患者记录、研究文章和临床试验数据通常以 PDF 格式存储，需要提取以进行分析和报告。
- 学术研究：研究人员从学术文章和学术论文中提取数据进行文献综述和荟萃分析。
结论
从 PDF 文档中提取数据虽然具有挑战性，但对于各行业的数据分析、报告和决策至关重要。 通过利用正确的工具和技术，组织可以克服 PDF 数据提取的固有困难，并释放文档中包含的有价值的见解。 随着技术的进步，我们可以期待提取工具的不断改进，使该过程变得更加容易和高效。
在 PromptCloud，我们了解准确高效的数据提取的重要性。 我们的定制解决方案旨在满足客户的特定需求，确保他们能够充分利用 PDF 文档中包含的信息。 无论您是希望从少量文档中提取数据，还是自动化数千个文档中的提取过程，我们都会为您提供帮助。
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经常问的问题
如何从 PDF 中提取特定数据？
从 PDF 中提取特定数据需要结合使用根据 PDF 文件的性质（基于文本或扫描/图像）以及您要提取的特定数据定制的工具和技术。 以下分步指南可帮助您从 PDF 中提取特定数据：
对于基于文本的 PDF：
- 使用 PyPDF2 或 PDFMiner 等 Python 库：
这些库可以帮助您从包含可选文本图层的 PDF 中提取文本。
- PyPDF2 ：对于简单的文本提取和 PDF 操作（如合并 PDF）很有用。
导入 PyPDF2
# 打开 PDF 文件
以 open('your_file.pdf', 'rb') 作为文件：
读者 = PyPDF2.PdfReader(文件)
# 从第一页中提取文本
页面 = reader.pages[0]
文本 = page.extract_text()
打印（文本）
PDFMiner ：更复杂，适合从复杂布局中提取文本。
从 pdfminer.high_level 导入 extract_text
文本 = extract_text('your_file.pdf')
打印（文本）
2. 文本的提取和处理：
获得文本后，您可能需要对其进行处理以查找并提取您感兴趣的特定数据。这可能涉及：
- 使用正则表达式搜索关键字或模式。
- 将文本拆分为行或段落以进行上下文感知提取。
对于扫描/基于图像的 PDF：
1.使用OCR（光学字符识别）工具：
对于本质上是文本图像的 PDF（例如扫描文档），您需要使用 OCR 软件将图像转换为可选择的文本。 Tesseract 是一种流行的开源 OCR 引擎。
- Pytesseract ：Tesseract 的 Python 包装器。 您还需要将 PDF 页面转换为图像，这可以使用 pdf2image 来完成。
从pdf2image导入convert_from_path
导入 pytesseract
# 将 PDF 转换为图像列表
图像 = Convert_from_path('your_scanned_file.pdf')
# 使用pytesseract对图像进行OCR
对于 i，枚举中的图像（图像）：
文本 = pytesseract.image_to_string(图像)
print(f”第 {i+1} 页文本：”, text)
2. 处理提取的文本：
OCR 后，文本可能需要清理和处理以提取您需要的特定数据点。 这可以包括删除 OCR 引入的伪影、解析文本的结构以及应用正则表达式来查找模式。
如何从 PDF 中提取表单数据？
从 PDF 中提取表单数据，尤其是在填写并保存表单的情况下，涉及可以解析 PDF 结构并提取表单字段中嵌入的数据的特定方法。 有多种跨不同编程语言的工具和库可以完成此任务，但 Python 仍然是最容易访问和最流行的选项之一，因为有用于基于文本的 PDF 的 PyPDF2 和 PDFMiner 等库，以及用于更多功能的 PyMuPDF（也称为 Fitz）等库。复杂的任务。 以下是使用 Python 从 PDF 中提取表单数据的方法：
使用 PyMuPDF (Fitz)
PyMuPDF 是 MuPDF 的 Python 绑定 - 一个轻量级 PDF、XPS 和电子书查看器。 它提供了处理 PDF 的广泛功能，包括提取文本、图像和表单数据。
安装
首先，确保您安装了 PyMuPDF：
pip安装pymupdf
提取表单数据
导入 fitz # PyMuPDF
def extract_form_data(pdf_path):
# 打开 PDF
doc = fitz.open(pdf_path)
表单数据 = {}
对于文档中的页面：
# 提取注释（表单字段是注释的一种）
注释 = page.annots()
如果注释：
对于注释中的注释：
信息=注释.info
field_type = info.get(“主题”)
字段名称 = info.get(“标题”)
field_value = info.get(“内容”)
如果字段名称和字段值：
# 使用字段名称和值填充字典
表单数据[字段名称] = (字段值, 字段类型)
返回表单数据
# 将“your_form.pdf”替换为 PDF 表单的路径
form_data = extract_form_data(“your_form.pdf”)
对于 form_data 中的字段：
print(f”字段：{field}，值：{form_data[field][0]}，类型：{form_data[field][1]}”)
该脚本打开 PDF 并遍历每个页面，检查注释（其中对 PDF 表单字段进行分类）。 对于每个注释，它提取字段名称、值和类型，并将它们存储在字典中。
使用 PyPDF2
PyPDF2 是另一个在 Python 中处理 PDF 的流行库。 它还可以处理表单数据提取，尽管对于复杂的 PDF，它可能不如 PyMuPDF 那样全面。
安装
确保 PyPDF2 已安装：
pip安装pypdf2
提取表单数据
导入 PyPDF2
def extract_form_data_py2(pdf_path):
以 open(pdf_path, 'rb') 作为文件：
读者 = PyPDF2.PdfReader(文件)
表单数据 = {}
# 从阅读器获取表单数据
字段 = reader.get_fields()
对于字段中的字段：
form_data[字段] = fields[字段].get('/V', None)
返回表单数据
# 将“your_form.pdf”替换为 PDF 表单的路径
form_data = extract_form_data_py2(“your_form.pdf”)
对于 form_data 中的字段：
print(f”字段: {field}, 值: {form_data[field]}”)
该函数利用 PyPDF2 打开 PDF 文件并直接访问其表单字段。 它遍历字段，提取每个字段的名称和值，并将它们存储在字典中。
您可以从 PDF 中抓取数据吗？
是的，您可以从 PDF 中抓取数据，但您需要的方法和工具取决于 PDF 的类型以及您要提取的数据的性质。 PDF 大致可分为两种类型：基于文本的和基于扫描/图像的。 每种类型都需要不同的技术来有效提取数据。
基于文本的 PDF
这些 PDF 包含可选择的文本。 您可以突出显示、复制该文本并将其粘贴到另一个文档中。 在数据抓取方面，基于文本的 PDF 通常更容易使用。
工具和库：
- Python 中的PyPDF2和PDFMiner很流行从这些 PDF 中提取文本。 PyPDF2 对于基本文本提取和 PDF 操作来说简单且有用，而 PDFMiner 提供对布局和格式更精细的控制，使其适合复杂的提取需求。
- Apache PDFBox是一个 Java 库，还可以从 PDF 中提取文本，并用于企业级应用程序。
扫描/基于图像的 PDF
这些 PDF 本质上是文本图像。 由于文本是图像的一部分，因此无法直接选择或复制。 从这些 PDF 中提取数据需要光学字符识别 (OCR) 将文本图像转换为实际文本。
工具和库：
- Tesseract OCR是最强大且使用最广泛的 OCR 引擎之一。 它可以直接使用，也可以通过 Python 中的Pytesseract等包装器使用。
- Adobe Acrobat Pro提供内置 OCR 功能，可以将扫描的 PDF 转换为可选择和可搜索的文本文档。
如何自动从 PDF 中提取数据？
自动从 PDF 中提取数据涉及使用可以解释 PDF 内容并将其转换为结构化格式的软件工具。 该过程根据 PDF 是基于文本还是基于图像（扫描）而有所不同。 以下是从两种类型的 PDF 中自动提取数据的方法：
对于基于文本的 PDF
1.使用Python库：
- PyPDF2或PDFMiner是流行的 Python 库，用于从基于文本的 PDF 中提取文本。 PyPDF2适合简单的文本提取任务，而PDFMiner对于复杂的布局和编码更强大。
- PyPDF2 的示例：
导入 PyPDF2
以 open('example.pdf', 'rb') 作为文件：
读者 = PyPDF2.PdfReader(文件)
文字=”
对于 reader.pages 中的页面：
文本 += page.extract_text()
打印（文本）
- Tabula或Camelot ：如果您的目标是从 PDF 中提取表格数据，这些库是专门为此目的而设计的，Camelot 提供了对提取过程的更多控制。
2. 使用命令行工具：
- pdftotext是 Xpdf 工具集的一部分，可用于直接从命令行将 PDF 文档转换为纯文本，使其适合批处理。
对于扫描/基于图像的 PDF
扫描的 PDF 需要光学字符识别 (OCR) 将文本图像转换回可选择和可搜索的文本。
1.使用Tesseract OCR：
- Tesseract是一个开源 OCR 引擎。 Pytesseract 是 Tesseract 的 Python 包装器，允许您将 OCR 功能集成到脚本中。
- Pytesseract 的示例：
从 PIL 导入图像
导入 pytesseract
从pdf2image导入convert_from_path
图像 = Convert_from_path('scanned_example.pdf')
文字=”
对于图像中的图像：
文本+= pytesseract.image_to_string（图像）
打印（文本）
2. 使用OCR服务：
- Adobe Acrobat Pro提供内置 OCR 功能，可以自动识别扫描文档中的文本。
- 在线OCR服务：各种在线平台提供OCR服务，可以批量处理PDF。 但是，上传敏感文档时请注意隐私和安全。