pdf2Data

제품 소개

PDF 처리를 위한 iText 7 pdf2Data

pdf2Data는 PDF 문서에서 데이터를 간편하게 추출할 수 있는 Java 및 C#(.NET)용 iText 7 애드온입니다.

템플릿에서 정의한 선택 규칙을 기반으로 PDF 문서 내의 데이터를 인식할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

기능 및 이점

iText 7 pdf2Data를 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?

데이터는 중요한 상품이며, 생각보다 PDF 문서에 투자하는 시간이 많을 것입니다.

물론 이러한 데이터를 수작업으로 수집하는 것은 많은 시간을 소요하며, 입력 오류와 보안 문제의 위험을 증가시킵니다.

pdf2Data를 이용하면 데이터 추출 프로세스를 안전한 방법으로 자동화할 수 있습니다.

 

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PDF 청구서 및 문서에서 데이터 추출 자동화

템플릿 내에서 중요한 정보를 정의하고, Java 및 .NET 프로그래밍을 통해 자동으로 추출하여 대량의 PDF에서 데이터를 추출 및 처리합니다. 

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추출하고자 하는 데이터의 특정 부분 정의

pdf2Data 템플릿 에디터로 템플릿 내에서 추출하고자 하는 정보를 빠르게 정의할 수 있습니다. 예를 들어, PDF 청구서의 오른쪽 상단에 항상 위치한 주소 필드가 해당됩니다.

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기존 문서 프로세스에 통합

pdf2Data는 공개 표준을 사용하여 통합을 용이하게하므로 기존 워크 플로에 쉽고 빠르게 통합 할 수 있습니다. 여기에는 Java 및 .NET용 SDK와 명령어 인터페이스가 포함됩니다.

주요 기능

iText 7 pdf2data의 핵심 성능

pdf2Data는 템플릿에서 영역, 글꼴, 패턴 또는 관심 대상인 표를 정의하여 사용하고, 이는 청구서나 다른 상거래 문서와 같이 동일한 형식으로 생성되는 모든 PDF에 사용됩니다.

그 후 선택기로 관심 있는 영역을 정의할 수 있습니다.

각 선택기는 중요한 정보를 식별하는 여러 방법을 사용하며, 병행하거나 단독으로 사용하여 원하는 바를 충족할 수 있습니다. 

iText
PDF 문서에서 데이터 추출

텍스트 및 이미지의 고정밀 인식을 위해 iText 7 Core 콘텐츠 추출을 활용합니다.

iText
직관적인 추출 구성

이 애드온은 확장 및 사용자 설정이 가능한 유연성을 갖추었으며, 폭넓고 독창적인 기능성을 갖추고 있습니다. 손쉬운 통합 및 공개 표준에 중점을 둡니다.

iText
추출 간소화를 위한 템플릿 사용

관심 영역 및 선택 규칙을 정의하여 원하는 정확한 콘텐츠를 얻을 수 있습니다.

iText
PDF 및/또는 데이터 워크플로에 통합

추출한 콘텐츠의 페이지 위치에 대한 접근이 가능하며, 추가적인 처리를 위한 구조화되고 재사용 가능한 형식으로 데이터를 출력합니다.

How iText pdf2Data works

Many PDF documents businesses need to process, such as registration forms, invoices etc. follow a common structure. If we take the example of an invoice document, addresses, purchase order numbers and similar document elements tend to be located in one place, and only the content such as item descriptions, quantities and cost of items change from invoice to invoice.

iText pdf2Data offers an easy way to extract data from such PDF documents by defining areas and rules in a template which correspond to the content you want to extract. The template can then be visually validated with other documents to confirm data is recognized correctly, before being parsed by the pdf2Data SDK to process all subsequent documents matching that template.

Unlike AI-based alternatives, you don’t need hundreds of samples and intensive supervision to train the recognition process. The content recognition is controlled by the template you configure, meaning no training is required before you can begin extracting data. You only need one example document to enable data extraction from all subsequent documents.

AI recognition has other disadvantages too. Any changes to the required output (such as adding a new field) will require models to be retrained, and multiple language support is minimal at best. Documents using the same layout but containing content in different languages can give wildly inconsistent results.

iText pdf2Data on the other hand suffers from none of these drawbacks. Making modifications to templates is quick and easy, and it offers excellent language support.

How iText pdf2Data works

By using the intuitive browser-based pdf2Data Editor, it’s easy to create a template for data extraction. Simply create a template PDF based on a sample document, by defining data field selectors for areas of interest. Selectors are configurable rules to detect different types of content for extraction.

There are approximately two dozen selectors to choose from which enable iText pdf2Data to intelligently recognize and extract text, and other content such as images or barcodes. The selectors can be configured to detect:

  • page range and the position on the page
  • specific font styles, font color, and text patterns
  • fixed keywords next to the data
  • automatic recognition of table structures

In addition, many selectors can be combined to fine-tune the detection parameters.

Your extraction template will then be used to parse all future PDFs matching the template. Using the pdf2Data Editor, you can upload a document to test your extraction template and make sure the data field selectors are configured correctly to recognize the data you require.

iText pdf2Data extraction results
Once you have configured an extraction template, you can test it to ensure accurate data capture and extraction.

Similar to our document generation solution iText DITO, iText pdf2Data allows anyone to leverage iText's powerful PDF capabilities, not just developers. It's simple to create or refine document templates to recognize and automatically extract data, which can then be easily reused by whoever needs it. By intelligently extracting data from documents in a smart and structured way, the data can easily be repurposed for analysis, reports, or whatever you want.

Developers are only needed to deploy the pdf2Data Editor and integrate the pdf2Data SDK into your document workflow. From then on, you can configure a template, verify the data, and set iText pdf2Data to work.

You can find installation instructions, tutorials, and detailed documentation for all data field selectors in our Knowledge Base.

 

 

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Discover the power of iText pdf2Data with a guided demo from the iText engineering team.

When you request a demo, a specialist will contact you within two business days to inquire details and set up a time for the walk-through. The link for the demo will be sent to you shortly after submitting your request here. If you did not receive it, check your “spam” or “junk email” folders.

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iText DITO, a data-driven template-based PDF generator

Now you’ve got data extraction through templating done and dusted, are you interested in a template-based solution for PDF creation from data?

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An example iText DITO template
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