PDF 資料擷取簡介：工具與技術

在當今數據驅動的世界中，從 PDF 文件中高效提取資訊的能力對於許多企業和研究人員來說是必需的。 PDF 是分發和共享文件的最常見格式之一，但其結構化演示通常使提取資料變得困難。 這篇部落格文章深入研究了從 PDF 中提取資料的基礎知識，探索了可以簡化此過程的工具和技術。

為什麼從 PDF 提取資料？

資料來源：https://www.docsumo.com/blog/extract-data-from-pdf

在廣闊的數位時代，PDF 文件是一致性、可靠性和通用可訪問性的證明。 便攜式文件格式 (PDF) 由 Adob​​e 在 20 世紀 90 年代推出，很快就成為分發數位文件的標準，無論使用何種設備或軟體查看這些文檔，這些文件都保留其格式。 如今，PDF 無所不在，可以作為從學術論文、法律合約到技術手冊和財務報告等各種內容的載體。 然而，在其靜態和拋光的表面之下隱藏著大量數據，這些數據通常無法輕鬆存取。 這給我們帶來了一個關鍵問題：為什麼從 PDF 中提取資料如此重要？

數位轉型的核心是數據——提供資訊的數據、指導的數據和解決問題的數據。 在我們對效率、理解和創新的不懈追求中，從 PDF 中提取資料成為從靜態到動態、從資訊到洞察的橋樑。 無論是從研究報告中分析市場趨勢、將歷史記錄數位化以供存檔，還是處理發票以進行財務對賬，從 PDF 中提取數據都可以讓企業和研究人員將靜態資訊轉換為可操作的見解。

PDF 資料擷取的挑戰

資料來源：https://www.a-pdf.com/data-extractor/index.htm

從 PDF 文件中提取資料帶來了一系列獨特的挑戰，可能使企業、研究人員和開發人員的流程變得複雜。 儘管 PDF 廣泛用於數位文檔，但其固有屬性和多樣化的格式增加了資料提取工作的複雜性。 在這裡，我們深入研究了 PDF 資料擷取中遇到的一些關鍵挑戰，深入了解為什麼看似簡單的任務往往會變得複雜。

PDF 結構固有的複雜性

PDF 主要用於演示，而不是資料儲存或操作。 它們通常缺乏一致的結構，這使得自動提取變得困難。 與 HTML 或 XML（其中標籤和元素定義結構和層次結構）不同，PDF 將元素定位在固定佈局中。 這意味著理解資訊的邏輯結構，例如區分標題、段落和資料表，需要複雜的解釋。

文檔品質的變化

PDF 文件的品質可能存在很大差異，尤其是在處理掃描文件時。 掃描可能會在文字中引入雜訊、扭曲和不一致，從而使 OCR（光學字元辨識）處理不太準確。 掃描解析度、實體文件的狀況以及標記或註釋的存在等因素可能會使資料擷取更加複雜。

文字和圖像混合

許多 PDF 包含文字和圖像的混合，並且在某些情況下，關鍵資訊嵌入在圖像中。 這需要使用 OCR 技術從圖像中提取文本，這可能具有挑戰性，尤其是在佈局複雜、字體多樣且圖像品質參差不齊的情況下。 此外，OCR 準確性會顯著影響擷取資料的品質。

複雜的佈局和格式

PDF 通常具有複雜的佈局，包括表格、多列文字、腳註和側邊欄。 這些元素可能會破壞直接的文字擷取，導致資料遺失或誤解。 例如，從表中提取資料尤其具有挑戰性，因為元素之間的空間關係（而不是邏輯或層次結構）定義了資料組織。

加密或受保護的 PDF

某些 PDF 經過加密或保護，以保護版權或敏感訊息，限制複製、列印或編輯等操作。 從這些 PDF 中提取資料需要解密，為此需要許可或適當的解密金鑰。 這給提取過程增加了額外的複雜性和法律考慮。

多樣化的編碼和壓縮

PDF 檔案可以使用各種文字編碼和影像壓縮技術，其中一些技術可能無法直接解釋或解碼。 這種多樣性需要靈活且強大的解析工具，能夠根據資料擷取的需要處理不同的編碼和解壓縮內容。

有效資料擷取的工具和技術

PDF解析函式庫

• Python 函式庫：Python 提供了多個用於 PDF 資料擷取的函式庫，包括用於基於文字的 PDF 的 PyPDF2 和 PDFMiner，以及用於更複雜文件的 PyMuPDF。
• Apache PDFBox ：一種 Java 工具，允許建立和操作 PDF 文檔，包括文字擷取。

光學字元辨識工具

在處理掃描的 PDF 或基於影像的文件時，OCR 工具至關重要。 Tesseract 是一種開源 OCR 引擎，廣泛用於將 PDF 中的圖像轉換為可編輯的文字格式。

商業PDF擷取軟體

一些商業工具提供了基於人工智慧的學習演算法等高級功能，可以更準確地處理複雜的資料擷取任務。 範例包括 Adob​​e Acrobat DC 和 ABBYY FineReader。

PDF 資料擷取的最佳實踐

• 預處理 PDF ：在提取之前清理文件（例如，刪除不必要的圖像或空白頁）可以顯著提高準確性。
• 用於自動化的自訂腳本：對於大規模提取任務，請考慮編寫使用 PDF 解析庫的自訂腳本。 這允許根據特定需求進行自動化和客製化。
• 驗證和品質檢查：始終包含驗證提取資料的步驟。 這在某種程度上可以自動化，但通常需要人工監督。

實際應用

• 金融部門：銀行和金融機構從 PDF 提取數據以進行信用分析、風險評估和合規報告。
• 醫療保健：患者記錄、研究文章和臨床試驗數據通常以 PDF 格式存儲，需要提取以進行分析和報告。
• 學術研究：研究人員從學術文章和學術論文中提取資料進行文獻綜述和薈萃分析。

結論

從 PDF 文件中提取數據雖然具有挑戰性，但對於各行業的數據分析、報告和決策至關重要。 透過利用正確的工具和技術，組織可以克服 PDF 資料擷取的固有困難，並釋放文件中包含的有價值的見解。 隨著技術的進步，我們可以期待提取工具的不斷改進，使過程變得更加容易和高效。

在 PromptCloud，我們了解準確且有效率的資料擷取的重要性。 我們的客製化解決方案旨在滿足客戶的特定需求，確保他們能夠充分利用 PDF 文件中包含的資訊。 無論您是希望從少量文件中提取數據，還是自動化數千個文件中的提取過程，我們都會為您提供協助。

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經常問的問題

如何從 PDF 提取特定數據？

從 PDF 中提取特定數據需要結合使用根據 PDF 文件的性質（基於文字或掃描/圖像）以及您要提取的特定數據定制的工具和技術。 以下逐步指南可協助您從 PDF 擷取特定資料：

對於基於文字的 PDF：

1. 使用 PyPDF2 或 PDFMiner 等 Python 函式庫：

這些庫可以幫助您從包含可選文字圖層的 PDF 中提取文字。

• PyPDF2 ：對於簡單的文字擷取和 PDF 操作（如合併 PDF）很有用。

導入 PyPDF2

# 開啟 PDF 文件

以 open('your_file.pdf', 'rb') 作為檔案：

讀者 = PyPDF2.PdfReader(文件)

# 從第一頁提取文本

頁面 = reader.pages[0]

文字 = page.extract_text()

列印（文字）

PDFMiner ：更複雜，適合從複雜佈局中提取文字。

從 pdfminer.high_level 匯入 extract_text

文字 = extract_text('your_file.pdf')

列印（文字）

2. 文本的提取與處理：

取得文字後，您可能需要對其進行處理以查找並提取您感興趣的特定資料。這可能涉及：

• 使用正規表示式搜尋關鍵字或模式。
• 將文字拆分為行或段落以進行上下文感知提取。

對於掃描/基於影像的 PDF：

1.使用OCR（光學字元辨識）工具：

對於本質上是文字影像的 PDF（例如掃描文件），您需要使用 OCR 軟體將影像轉換為可選擇的文字。 Tesseract 是一種受歡迎的開源 OCR 引擎。

• Pytesseract ：Tesseract 的 Python 包裝器。 您還需要將 PDF 頁面轉換為圖像，這可以使用 pdf2image 來完成。

從pdf2image導入convert_from_path

導入 pytesseract

# 將 PDF 轉換為圖片列表

圖片 = Convert_from_path('your_scanned_file.pdf')

# 使用pytesseract對影像進行OCR

對於 i，枚舉中的圖像（圖像）：

文字 = pytesseract.image_to_string(圖片)

print(f”第 {i+1} 頁文字：”, text)

2. 處理提取的文字：

OCR 後，文字可能需要清理和處理以提取您需要的特定資料點。 這可以包括刪除 OCR 引入的偽影、解析文字的結構以及應用正規表示式來尋找模式。

如何從 PDF 提取表單資料？

從 PDF 中提取表單數據，尤其是在填寫並保存表單的情況下，涉及可以解析 PDF 結構並提取表單欄位中嵌入的數據的特定方法。 有多種跨不同程式語言的工具和庫可以完成此任務，但Python 仍然是最容易存取和最受歡迎的選項之一，因為有用於基於文字的PDF 的PyPDF2 和PDFMiner 等庫，以及用於更多功能的PyMuPDF（也稱為Fitz）等庫。複雜的任務。 以下是使用 Python 從 PDF 提取表單資料的方法：

使用 PyMuPDF (Fitz)

PyMuPDF 是 MuPDF 的 Python 綁定 - 一個輕量級 PDF、XPS 和電子書檢視器。 它提供了處理 PDF 的廣泛功能，包括提取文字、圖像和表單資料。

安裝

首先，請確保您安裝了 PyMuPDF：

pip安裝pymupdf

提取表單數據

導入 fitz # PyMuPDF

def extract_form_data(pdf_path):

# 開啟 PDF

doc = fitz.open(pdf_path)

表單資料 = {}

對於文件中的頁面：

# 提取註解（表單欄位是註解的一種）

註 = page.annots()

如果註解：

對於註釋中的註釋：

資訊=註釋.info

field_type = info.get(“主題”)

欄位名稱 = info.get(“標題”)

field_value = info.get(“內容”)

如果欄位名稱和欄位值：

# 使用欄位名稱和值填入字典

表單資料[欄位名稱] = (欄位值, 欄位類型)

傳回表單數據

# 將「your_form.pdf」替換為 PDF 表單的路徑

form_data = extract_form_data(“your_form.pdf”)

對於 form_data 中的欄位：

print(f”欄位：{field}，值：{form_data[field][0]}，型別：{form_data[field][1]}”)

腳本開啟 PDF 並遍歷每個頁面，檢查註釋（其中對 PDF 表單欄位進行分類）。 對於每個註釋，它提取欄位名稱、值和類型，並將它們儲存在字典中。

使用 PyPDF2

PyPDF2 是另一個在 Python 中處理 PDF 的流行函式庫。 它還可以處理表單資料提取，儘管對於複雜的 PDF，它可能不如 PyMuPDF 那樣全面。

安裝

確保 PyPDF2 已安裝：

pip安裝pypdf2

提取表單數據

導入 PyPDF2

def extract_form_data_py2(pdf_path):

以 open(pdf_path, 'rb') 作為檔案：

讀者 = PyPDF2.PdfReader(文件)

表單資料 = {}

# 從閱讀器取得表單數據

字段 = reader.get_fields()

對於字段中的字段：

form_data[字段] = fields[字段].get('/V', None)

傳回表單數據

# 將「your_form.pdf」替換為 PDF 表單的路徑

form_data = extract_form_data_py2(“your_form.pdf”)

對於 form_data 中的欄位：

print(f”字段: {field}, 值: {form_data[field]}”)

此函數利用 PyPDF2 開啟 PDF 檔案並直接存取其表單欄位。 它遍歷字段，提取每個字段的名稱和值，並將它們儲存在字典中。

您可以從 PDF 抓取資料嗎？

是的，您可以從 PDF 中抓取數據，但您需要的方法和工具取決於 PDF 的類型以及您要提取的數據的性質。 PDF 大致可分為兩種類型：基於文字的和基於掃描/影像的。 每種類型都需要不同的技術來有效提取資料。

基於文字的 PDF

這些 PDF 包含可選擇的文字。 您可以反白、複製該文字並將其貼上到另一個文件中。 在資料抓取方面，基於文字的 PDF 通常更容易使用。

工具和函式庫：

• Python 中的PyPDF2和PDFMiner很流行從這些 PDF 中提取文字。 PyPDF2 對於基本文字擷取和 PDF 操作來說簡單且有用，而 PDFMiner 提供對佈局和格式更精細的控制，使其適合複雜的提取需求。
• Apache PDFBox是一個 Java 函式庫，也可以從 PDF 中提取文本，並用於企業級應用程式。

掃描/基於影像的 PDF

這些 PDF 本質上是文字影像。 由於文字是圖像的一部分，因此無法直接選擇或複製。 從這些 PDF 中提取資料需要光學字元辨識 (OCR) 將文字影像轉換為實際文字。

工具和函式庫：

• Tesseract OCR是最強大且使用最廣泛的 OCR 引擎之一。 它可以直接使用，也可以透過 Python 中的Pytesseract等包裝器使用。
• Adobe Acrobat Pro提供內建 OCR 功能，可將掃描的 PDF 轉換為可選取且可搜尋的文字文件。

如何自動從 PDF 提取資料？

自動從 PDF 中提取資料涉及使用可以解釋 PDF 內容並將其轉換為結構化格式的軟體工具。 該過程根據 PDF 是基於文字還是基於圖像（掃描）而有所不同。 以下是從兩種類型的 PDF 中自動提取資料的方法：

對於基於文字的 PDF

1.使用Python庫：

• PyPDF2或PDFMiner是流行的 Python 庫，用於從基於文字的 PDF 中提取文字。 PyPDF2適合簡單的文字擷取任務，而PDFMiner對於複雜的佈局和編碼更強大。

• PyPDF2 的範例：

導入 PyPDF2

以 open('example.pdf', 'rb') 作為檔案：

讀者 = PyPDF2.PdfReader(文件)

文字=”

對於 reader.pages 中的頁面：

文字 += page.extract_text()

列印（文字）

• Tabula或Camelot ：如果您的目標是從 PDF 中提取表格數據，這些庫是專門為此目的而設計的，Camelot 提供了對提取過程的更多控制。

2. 使用命令列工具：

• pdftotext是 Xpdf 工具集的一部分，可用於直接從命令列將 PDF 文件轉換為純文本，使其適合批次處理。

對於掃描/基於影像的 PDF

掃描的 PDF 需要光學字元辨識 (OCR) 將文字影像轉換回可選擇和可搜尋的文字。

1.使用Tesseract OCR：

• Tesseract是一個開源 OCR 引擎。 Pytesseract 是 Tesseract 的 Python 包裝器，可讓您將 OCR 功能整合到腳本中。

• Pytesseract 的範例：

從 PIL 匯入影像

導入 pytesseract

從pdf2image導入convert_from_path

圖片 = Convert_from_path('scanned_example.pdf')

文字=”

對於圖像中的圖像：

文字+= pytesseract.image_to_string（圖像）

列印（文字）

2. 使用OCR服務：

• Adobe Acrobat Pro提供內建 OCR 功能，可自動辨識掃描文件中的文字。
• 線上OCR服務：各種線上平台提供OCR服務，可以大量處理PDF。 但是，上傳敏感文件時請注意隱私和安全。