智能 PDF 数据提取和数据库创建

项目目标：开发一个系统，用于从供应商提供的 PDF 中提取结构化和非结构化数据，将其存储在数据库中以进行高效搜索和检索，并集成聊天机器人以对提取的信息进行自然语言查询.

项目范围：

• 输入： 不同结构的 PDF（文本、标题、段落、表格、要点），包括询价、合同、手册和报告。

• 主要功能：

  • 准确的数据提取，排除不相关的页眉/页脚。
  • 精确的表格识别和结构，将表格链接到其粗体文本标题（通常后跟冒号）。 处理嵌套表数据。
  • 提取要点并将其组织为嵌套列表。
  • 使用标题作为键和相应文本作为值的动态文本结构。
  • 数据清理（符号去除、空间标准化）。

• 数据管理与查询：

  • Elasticsearch 用于索引和搜索。
  • 容纳结构化（表）和非结构化（文本）数据的数据库架构。

技术挑战与解决方案：

• 数据准确性： 采用先进的 NLP 技术（例如 spaCy、Stanford CoreNLP）来提高识别标题、表格和要点的准确性。 考虑使用在样本 PDF 上训练的机器学习模型来提高准确性。

• 页眉/页脚删除：使用比较多个页面的行间距和字体大小等技术来实现更复杂的页眉/页脚检测，以识别一致的模式。 探索使用预先训练的模型进行文档布局分析。

• **表

以上是智能 PDF 数据提取和数据库创建的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！