Lösung zur Implementierung der Tabellenextraktion
Kreuzberg verwendet eine mehrstufige Verarbeitungsstrategie, um mit verschiedenen Arten von PDF-Formularen fertig zu werden:
- Native TabellenkalkulationenDirektes Parsen strukturierter Daten im PDF-Format
- Gescannte FormulareOCR: Erkennen von Text und Layout-Informationen in Verbindung mit der OCR-Technologie
Spezifische Arbeitsmethoden
Beispiel für einen Standard-Extraktionsprozess-Code:
from kreuzberg import Kreuzberg
extractor = Kreuzberg()
# 基本文本提取
text_data = extractor.extract_text('table.pdf')
# 高级表格模式
tables = extractor.extract_tables('table.pdf', mode='structured')
Tipps zur Parametereinstellung
Ein wichtiger Parameter zur Verbesserung der Genauigkeit der Formerkennung:
- layout_analyseTrue, um Layout-Analyse-Algorithmus zu aktivieren.
- ocr_lang: Geben Sie den korrekten Code der Dokumentationssprache an (z.B. 'chi_sim').
- table_detection_sensitivityEinstellung der Schwellenwerte für die Tabellenerkennung
Empfehlungen für die Wiederaufbereitung
Empfehlungen zur Verbesserung der Datenverfügbarkeit:
- Datenbereinigung und Reorganisation mit Pandas
- Manuelle Überprüfung der Identifizierungsergebnisse
- Erwägen Sie das Hinzufügen einer automatischen Erkennung von Tabellenköpfen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKreuzberg: Open-Source-Tool zum Extrahieren von Text aus beliebigen DokumentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie verwendet man Kreuzberg, um Tabellendaten aus PDF zu extrahieren?
