表格提取实现方案
Kreuzberg采用分层处理策略应对不同类型PDF表格：
- 原生电子表格：直接解析PDF内置的结构化数据
- 扫描件表格：结合OCR技术识别文字和布局信息
具体操作方法
标准提取流程代码示例：
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')
参数调优技巧
提升表格识别精度的重要参数：
- layout_analysis：设置为True启用版面分析算法
- ocr_lang：指定正确的文档语言代码(如’chi_sim’)
- table_detection_sensitivity：调整表格检测阈值
后处理建议
为提高数据可用性建议：
- 使用pandas进行数据清洗和重组
- 对识别结果进行人工校验
- 考虑添加表头自动检测功能
本答案来源于文章《Kreuzberg：从任何文档中提取文本的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何使用Kreuzberg提取PDF中的表格数据？
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