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PDF 仍然是文件交換最常見的格式，但從中提取結構化內容是出了名的困難。由 OpenDataLab 開發的 PDF-Extract-Kit 結合了深度學習模型與傳統的基於規則的方法，以卓越的準確度提取文字、表格、公式和圖像。
該工具包解決了 PDF 提取的全面挑戰。掃描文件使用 OCR 處理，數位 PDF 使用直接文字提取，複雜版面使用版面偵測模型分析，數學公式使用專門的方程式識別進行解析。輸出是保留文件邏輯結構的結構化 Markdown 或 JSON。
提取能力
| 內容類型 | 方法 | 準確度 |
|---|---|---|
| 文字（數位） | 直接提取 | 99%+ |
| 文字（掃描） | 含版面分析的 OCR | 96%+ |
| 表格 | 深度學習偵測 + 結構識別 | 92%+ |
| 公式 | 從圖像進行 LaTeX 識別 | 88%+ |
| 圖像 | 區域偵測 + 提取 | 95%+ |
提取管線
flowchart LR
A[PDF 檔案] --> B{文件類型？}
B -->|數位 PDF| C[直接文字提取]
B -->|掃描 PDF| D[OCR 管線]
C --> E[版面分析]
D --> E
E --> F{內容類型}
F -->|文字| G[文字片段]
F -->|表格| H[表格結構識別]
F -->|公式| I[LaTeX 解析]
F -->|圖像| J[圖像提取]
G --> K[Markdown/JSON 輸出]
H --> K
I --> K
J --> K管線根據文件是數位還是掃描來智慧路由。文字提取後，版面分析識別不同的內容區域，專門的模型獨立處理每種類型的內容，然後將所有內容合併為結構化輸出。
框架比較
| 功能 | PDF-Extract-Kit | PyMuPDF | pdfplumber | Camelot |
|---|---|---|---|---|
| 表格提取 | 深度學習 + 規則 | 基本 | 啟發式 | 啟發式 |
| 公式識別 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| OCR 支援 | 內建 | 外部 | 外部 | 外部 |
| 版面分析 | 深度學習 | 基本 | 基本 | 無 |
| 輸出格式 | Markdown/JSON | 多種 | DataFrames | DataFrames |
如需更多資訊，請造訪 PDF-Extract-Kit GitHub 儲存庫 和 OpenDataLab 平台。
常見問題
Q：PDF-Extract-Kit 支援哪些語言？ A：對中文和英文支援最佳，對其他主要語言提供功能性支援。
Q：它能從複雜的多欄版面中提取內容嗎？ A：可以，版面分析模型能有效處理多欄、混合內容的版面。
Q：它會保留閱讀順序嗎？ A：是的，版面模型會重建文件的邏輯閱讀順序。
Q：建議使用什麼 GPU 以獲得最佳效能？ A：建議使用至少 8GB VRAM 的 NVIDIA GPU 來執行深度學習模型。
Q：我可以在沒有 GPU 的情況下執行嗎？ A：可以，僅 CPU 模式可以運作，但速度明顯較慢，特別是對於 OCR 密集的文件。
