智慧型 PDF 資料提取和資料庫創建

專案目標：開發一個系統，用於從供應商提供的PDF 中提取結構化和非結構化數據，將其儲存在資料庫中以進行高效搜尋和檢索，並整合聊天機器人以對提取的資訊進行自然語言查詢.

專案範圍：

• 輸入： 不同結構的 PDF（文字、標題、段落、表格、要點），包括詢問價、合約、手冊和報告。

• 主要功能：

  • 準確的資料擷取，排除不相關的頁首/頁尾。
  • 精確的表格識別和結構，將表格連結到其粗體文字標題（通常後跟冒號）。 處理嵌套表資料。
  • 提取要點並將其組織為嵌套列表。
  • 使用標題作為鍵和對應文字作為值的動態文字結構。
  • 資料清理（符號去除、空間標準化）。

• 資料管理與查詢：

  • Elasticsearch 用於索引和搜尋。
  • 容納結構化（表）和非結構化（文字）資料的資料庫架構。

技術挑戰與解決方案：

• 資料準確度： 採用先進的 NLP 技術（例如 spaCy、Stanford CoreNLP）來提高識別標題、表格和要點的準確性。 考慮使用在樣本 PDF 上訓練的機器學習模型來提高準確性。

• 頁首/頁腳刪除：使用比較多個頁面的行間距和字體大小等技術來實現更複雜的頁首/頁腳檢測，以識別一致的模式。 探索使用預先訓練的模型進行文件佈局分析。

• **表

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