人工智能和机器学习：解决PDF数据提取的挑战

人工智能和机器学习：解决PDF数据提取的挑战

人工智能的进步正在彻底改变pdf的数据提取，但重大挑战仍然存在。无数的数字文档包含有价值的见解，但是从可移植文档格式（PDF）文件中提取可用的数据仍然是数据专家的噩梦。这些数字文件充当了从科学研究到政府记录的各种容器，但其严格的格式往往将数据困在里面。

德里克·威利斯是马里兰大学数据与计算新闻学的讲师，他强调许多pdf文件仅仅是信息的图像，这是必要的光学字符识别将这些图片转换成可用数据的软件。在处理较旧的文档或具有手写特征的文档时，这个问题变得更加复杂。

计算新闻作为传统报道技术与数据分析和算法思维相结合的关键领域出现，使得像威利斯这样的专家优先考虑解锁PDF数据。随着我们继续探索的潜力大型语言模型和机器学习，克服PDF格式的限制就变得势在必行。