從 PDF 文件中進行非 OCR 表格提取
PDF 文件通常包含表格,表格是許多應用程式的基本資料結構。然而,從 PDF 中提取表格作為結構化資料仍然是一個挑戰,尤其是當 OCR 不可行時。
PDF 渲染的限制
許多提取表格的嘗試開始透過將 PDF 轉換為 HTML。然而,由於字體問題和文字識別效果差,這種方法通常會產生不令人滿意的結果,尤其是對於非英語文件。或者,對於具有不同表格位置的文檔,基於 x 和 y 座標提取表格是不可行的。
人類表格辨識的複雜性
根本困難在於事實上,PDF 沒有明確定義表結構。相反,它們呈現人類解釋為表格的文本和線條。在程式碼中複製這種解釋是一項艱鉅的任務。
不可提取的文本
在提供的具體示例中,出現了另一個問題:文檔包含損壞的文本數據,使得直接文本提取變得不可能。從 Adobe Reader 複製和貼上文字不會產生有意義的結果,從而妨礙了基於文字的提取方法的可行性。
結論
雖然從PDF 中進行簡單的文本提取是由於結構化數據相對簡單、可靠的表提取仍然是一個挑戰,特別是當OCR 不可行時。 PDF 渲染的限制、人工表格識別的複雜性以及潛在的文字損壞問題為自動表格擷取帶來了重大障礙。因此,通常需要針對特定文件結構和格式自訂的解決方案才能有效地從 PDF 中提取表格。
以上是如何在沒有 OCR 的情況下從 PDF 中提取表格?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

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Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

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