インテリジェントな PDF データ抽出とデータベース作成

プロジェクトの目標: ベンダー提供の PDF から構造化データと非構造化データを抽出し、それを効率的な検索と取得のためにデータベースに保存し、抽出された情報を自然言語でクエリするためのチャットボットを統合するシステムを開発します。 .

プロジェクトの範囲:

• 入力: RFQ、契約書、マニュアル、レポートなど、多様に構造化された PDF (テキスト、見出し、段落、表、箇条書き)。

• キー機能:

  • 無関係なヘッダー/フッターを除外した、正確なデータ抽出。
  • 表を正確に認識して構造化し、表を太字のタイトル (通常はコロンが後に続く) にリンクします。 ネストされたテーブルのデータを処理します。
  • ネストされたリストとしての箇条書きの抽出と編成。
  • 見出しをキーとして使用し、対応するテキストを値として使用する動的テキスト構造。
  • データ クリーニング (シンボルの削除、スペースの正規化)。

• データ管理とクエリ:

  • インデックス作成と検索のための Elasticsearch。
  • 構造化 (テーブル) データと非構造化 (テキスト) データを収容するデータベース スキーマ。

技術的な課題と解決策:

• データの精度: 高度な NLP 技術 (spaCy、Stanford CoreNLP など) を採用して、見出し、表、箇条書きの識別精度を向上させます。 精度を高めるために、サンプル PDF でトレーニングされた機械学習モデルの使用を検討してください。

• ヘッダー/フッターの削除: 複数のページにわたる行間隔やフォント サイズを比較して一貫したパターンを識別するなどの手法を使用して、より高度なヘッダー/フッターの検出を実装します。 事前トレーニングされたモデルを使用してドキュメント レイアウト分析を検討します。

• **テーブル

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