从非图像 PDF 文档中提取结构化表格
PDF 文档通常以表格的形式包含有价值的数据。然而,以结构化格式提取这些数据可能具有挑战性,尤其是在处理非图像 PDF 时。下面,我们根据所提供的上下文探索潜在的解决方案。
PDF 转换的局限性
尝试将 PDF 转换为 HTML 以进行表格提取并不总是可靠的,特别是在出现字体问题。对于包含非英文字符的 PDF,此类转换可能会产生不令人满意的结果。
基于坐标的提取的困难
基于 x 和 提取表格y 坐标对于未来可能具有不同表格位置的 PDF 来说是不切实际的。因此,需要更动态的解决方案。
PDF 的结构限制
PDF 文档的基本限制是它们通常不包含显式的表数据结构。相反,它们由线条和字符组成,我们的认知能力通常将其解释为表格。自动化此识别过程提出了重大挑战。
潜在解决方案
- 模式识别:如果未来的 PDF 遵循一致的格式,可以识别文件中的模式来识别表格内容。
- 其他软件:可能存在可以更好地处理文件中存在的特定字体和字符编码问题的专用软件或库。提供PDF文档。然而,这种方法可能不适用于所有 PDF 文档。
- 替代提取方法:如果无法直接提取文本,可以考虑其他方法,例如抓取或手动注释.
结论
虽然这个复杂问题没有通用的解决方案,但所提供的建议提供了潜在的考虑途径。这些解决方案的可行性取决于所分析的 PDF 文档的具体特征。建议进行彻底的调查和实验,以确定每种情况下最合适的方法。
以上是我们如何从非图像 PDF 中提取结构化表格?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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调试shebang问题的方法包括:1.检查shebang行确保是脚本首行且无前置空格;2.验证解释器路径是否正确;3.直接调用解释器运行脚本以隔离shebang问题;4.使用strace或truss跟踪系统调用;5.检查环境变量对shebang的影响。

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使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

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