Solução de implementação de extração de tabelas
A Kreuzberg usa uma estratégia de processamento em camadas para lidar com diferentes tipos de formulários PDF:
- Planilhas nativasAnálise direta de dados estruturados incorporados ao PDF
- Formulários digitalizadosCombinado com a tecnologia OCR para reconhecer informações de texto e layout
Métodos específicos de operação
Exemplo de código de processo de extração padrão:
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')
Dicas de ajuste de parâmetros
Um parâmetro importante para melhorar a precisão do reconhecimento de formulários:
- análise de layoutAlgoritmo de análise de layout: Defina como True para ativar o algoritmo de análise de layout
- ocr_langCódigo da linguagem de documentação: Especifique o código correto da linguagem de documentação (por exemplo, 'chi_sim').
- table_detection_sensitivityAjuste dos limites de detecção da mesa
Recomendações para reprocessamento
Recomendações para melhorar a disponibilidade de dados:
- Limpeza e reorganização de dados usando pandas
- Verificação manual dos resultados de identificação
- Considere adicionar a detecção automática de cabeçalho de tabela
Essa resposta foi extraída do artigoKreuzberg: ferramenta de código aberto para extrair texto de qualquer documentoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como usar o Kreuzberg para extrair dados de tabelas de PDFs?
