超越纯文本的PDF文档理解技术
自然语言处理和数据科学本可以很简单——如果所有数据都以干净的纯文本形式存在。但实际上，大量数据隐藏在PDF、Word文档、扫描件等格式中，这些格式一直难以处理。本次分享提出了一种模块化的新方法，利用最先进的模型和强大的Python生态系统构建稳健的文档理解系统。
技术要点
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从PDF到结构化数据：
- 使用spaCy和新型Docling库进行布局分析
- 针对图像文本的光学字符识别(OCR)技术
- 将表格数据转换为pandas DataFrame的方法
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自定义信息提取管道：
- 为文本分类和实体识别等任务创建训练和评估数据
- 使用PDF和其他文档作为输入源的策略
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核心技术组件：
- 开源文档处理库Docling（支持布局分析、OCR和表格结构识别）
- spaCy Layout插件（处理PDF和Word文档）
- Prodigy PDF标注工具插件
实践建议
- 尽早将数据从PDF转换为统一结构化格式
- 将文档处理与可独立开发的NLP组件相结合
- 利用持续改进的布局分析模型（速度更快、体积更小）