PDF からデータを抽出

PDF から画像を抽出します。PDF からテキストを抽出します。


    

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OCR (光学文字認識) PDF とも呼ばれる検索可能な PDF ファイルは、元の文書のページのスキャン画像と、それらのスキャンから得られた認識されたテキストの両方を含むデジタル文書です。この認識プロセスにより、通常のテキスト文書と同様に、PDF ファイル内のテキストを検索して強調表示することができます。

通常の動作は次のとおりです。

スキャン: まず、PDF ドキュメントがスキャンされてデジタル画像形式に変換されます。このスキャンされた画像は本質的に文書ページの画像です。

光学式文字認識 (OCR): 次に、OCR ソフトウェアを使用してスキャンされた画像を分析し、そこに表示されるテキスト文字を認識します。このソフトウェアは個々の文字や単語を識別し、機械が読み取り可能なテキストに変換します。

テキストレイヤーの追加: 認識されたテキストは、非表示のテキストレイヤーとして PDF ドキュメントに追加されます。このテキスト レイヤーは閲覧者には表示されませんが、検索エンジンやテキスト選択ツールからはアクセスできます。

テキストと画像の結合: OCR 処理されたテキストは、スキャンされた元の画像と結合され、文書の視覚的表現と基礎となるテキスト データの両方を含む検索可能な PDF ファイルが作成されます。

検索可能な PDF ファイルの利点: 検索性、視覚障害のある人にとってのアクセシビリティ、

検索エンジンなどによるテキストのインデックス作成。

データ抽出: 企業は、請求書やフォームなどの文書から構造化データを抽出して、データ入力プロセスを自動化できます。

OCR の品質とテキスト認識の精度は、元の文書の品質、使用する OCR ソフトウェア、テキストの言語などの要因によって異なる場合があることに注意することが重要です。高度な OCR ソフトウェアは複数の言語を処理し、機械学習技術を使用して精度を向上させることができるため、検索可能な PDF は文書管理と情報検索のための貴重なツールになります。

スキャンした PDF を検索可能に変換するための Web ベースのアプリケーションへようこそ!コンピューターまたはモバイル デバイスを使用しているかどうかに関係なく、当社の便利なプラットフォームは、すべてのオペレーティング システムで検索可能な PDF 変換を提供します。

登録やコード検証が不要な当社の無料 Web ソフトウェアは、最大 32 言語のテキスト認識をサポートしています。

1 回のパスで最大 1 つのファイルを変換する効率を想像してみてください。私たちはリソース管理の重要性を理解しているため、Web アプリケーションにはパスごとに全体のファイル サイズ制限が 32 MB に設定されています。これにより、最適なパフォーマンスを維持しながら大量のデータを変換できます。検索可能な大規模な PDF の変換には数時間かかる場合があるため、変換が完了するまでの待ち時間を示す進行状況バーが表示されます。

ファイルは当社のサーバーに 24 時間保存されますが、当社はお客様のプライバシーを尊重しているため、処理後すぐにファイルを削除することができます。

無料で利用でき、デスクトップまたはモバイルのオペレーティング システムで利用できるアプリケーションの利便性を体験してください。

仕組み

1

ファイルを選択

ファイルシステム、Dropbox、Google ドライブからファイルを選択できます。

2

ボタン「抽出します」を押します

処理用のファイルをアップロードするため。

3

完了を待つ

ファイルの数とサイズにもよりますが、10秒から数分かかります。

FAQ

PDF エクストラクターとは何ですか?

PDF エクストラクターは、テキスト、画像、表、メタデータなど、PDF ドキュメントからデータを解析して抽出するツールです。

PDF エクストラクターではどのような種類のデータを抽出できますか?

PDF エクストラクターでは、テキスト、画像、表、ハイパーリンク、ブックマーク、メタデータ (作成者、タイトル、作成日など) など、さまざまな種類のデータを PDF から抽出できます。フォームの構造化データである場合もあります。

PDF からの構造化データ抽出と非構造化データ抽出に違いはありますか?

構造化データ抽出ではテーブルやフォームから情報を取得しますが、非構造化データ抽出では、あらかじめ定義された構造に適合しないテキストや画像の段落などのコンテンツを抽出します。

PDF エクストラクターの使用に制限はありますか?

PDF エクストラクターは、複雑なレイアウト、非標準フォント、低解像度の画像、高度に構造化された文書などの問題に直面する可能性があります。このような場合、精度が損なわれる可能性があります。