En el contexto de la digitalización, las empresas disponen hoy principalmente de dos tipos de archivos PDF:
- PDF creados digitalmente con programas como Microsoft Word, Adobe Acrobat o Google, y
- PDFs (o JPGs) que están disponibles como escaneo de un documento en papel.
Las empresas disponen de documentos digitales de esta forma. Sin embargo, dependiendo del tipo de PDF, éstos son difíciles de buscar. Esto también significa que las empresas sólo pueden encontrar y procesar datos con mucho esfuerzo.
Aquí es donde entra en juego el reconocimiento de texto en PDF. Esto puede hacerse de forma sencilla y automática mediante la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Explicamos cómo las empresas pueden utilizar software no sólo para hacer que los PDF sean buscables, sino también para organizar, analizar y evaluar los datos obtenidos de los archivos.
Cómo hacer búsquedas en PDF: cómo funciona el OCR
El OCR permite a las organizaciones capturar texto impreso, manuscrito o digital en un PDF (y en cualquier otro formato digital) y convertirlo en formatos editables. ¿Cómo funciona exactamente?
En términos sencillos, el software de OCR analiza los archivos PDF y reconoce los caracteres que contienen. En la práctica, esto se lleva a cabo en los siguientes pasos:
El archivo se optimiza primero para mejorar el contraste y el brillo y corregir cualquier borrosidad. Esto aumenta la precisión del reconocimiento.
El software OCR identifica las letras, números y símbolos. Las formas de los caracteres se analizan y comparan con una base de datos de fuentes conocidas. La información contextual también entra en el reconocimiento para aumentar la precisión.
Para mejorar aún más la precisión del reconocimiento, el OCR suele utilizar algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos se entrenan con diversos datos de texto para reconocer patrones y características de los caracteres. El potente software que permite realizar búsquedas en PDF también es capaz de identificar fuentes difíciles o texto manuscrito.
Una vez completado el reconocimiento de caracteres, el OCR pasa al reconocimiento de texto. Éste ensambla los caracteres reconocidos en palabras y frases. El software también utiliza modelos lingüísticos para comprender el contexto de las palabras reconocidas y corregir posibles errores.
El software de OCR genera los textos reconocidos en un formato editable. De este modo, las empresas disponen de documentos PDF en los que se pueden realizar búsquedas. Ahora pueden capturar, clasificar, analizar y evaluar los datos que contienen. Y es que el software de OCR no sólo permite buscar en los PDF, sino también procesar automáticamente todos los datos según las especificaciones de la empresa.
Hacer que los PDF sean buscables: Ventajas del OCR
Cuando las empresas crean archivos PDF en los que se pueden realizar búsquedas, así es como se benefician en la práctica:
Reducción de costes en la gestión de documentos
Cuando las empresas hacen que los PDF sean buscables automáticamente, pueden acceder a los datos pertinentes de forma rápida y sencilla. Esto ahorra tiempo y, por tanto, costes.
Mejor análisis de datos
Dado que los datos recopilados están (casi) exentos de errores y son completos, las empresas pueden analizarlos y examinarlos con gran precisión y mejor alineados con sus objetivos empresariales. De este modo, disponen de información pertinente y pueden Tomar decisiones con conocimiento de causa.
Liberación de recursos
Si las empresas pueden hacer búsquedas en PDF en Linux, Mac o Windows, los empleados estarán menos ocupados con la búsqueda y el análisis de datos. Por tanto, pueden dedicarse a tareas más importantes.
Búsqueda en PDF: 3 casos de uso comunes
Para comprender mejor las ventajas del software de OCR a la hora de hacer búsquedas en PDF, echemos un vistazo a 3 casos de uso clásicos:
Tratamiento eficaz de los documentos
Empresas que diariamente FacturasLos datos que contienen pueden procesarse, asignarse y transmitirse fácil y rápidamente a los flujos de trabajo posteriores.
Por ejemplo, el software de reconocimiento óptico de caracteres puede extraer el número de factura, los datos del proveedor o los importes de los pagos y transferirlos a un sistema electrónico como un programa de contabilidad.
Esto reduce el esfuerzo manual y disminuye el riesgo de errores.
Recopilación de datos sin complicaciones para la auditoría fiscal
Para que las empresas no tengan que hacer grandes esfuerzos para recopilar los datos fiscales del año anterior, pueden determinarlos y recopilarlos automáticamente y transmitirlos al departamento fiscal de forma ordenada. De este modo, el departamento fiscal tiene acceso directo a todos los documentos fiscales pertinentes, como facturas, recibos y extractos bancarios. De este modo, una auditoría fiscal se desarrolla de forma más eficiente y cumple los Requisitos de los principios contables generalmente aceptados.
Búsqueda de personal más eficaz
Las empresas que buscan constantemente nuevos empleados reciben un gran número de solicitudes. Normalmente están en formato PDF. Si las empresas pueden hacer que los PDF sean automáticamente consultables, podrán examinar más rápidamente documentos como CV, certificados y cartas de presentación. El software de OCR puede extraer los datos relevantes y prepararlos de forma que las empresas puedan tomar decisiones más rápidas sobre los empleados.
Búsqueda en PDF: 7 potentes herramientas
Para poder realizar búsquedas en PDF, las empresas necesitan un software potente. El software adecuado depende del tipo de fuente de la que procedan los PDF, los documentos basados en imágenes o los escaneados:
Documentos de fuentes no digitales
Los documentos escaneados no son fáciles de buscar. Los programas convencionales no pueden leerlos ni procesarlos. Para extraer y analizar datos no estructurados de estos documentos, las empresas pueden utilizar, entre otras, estas aplicaciones:
Pytesseract
Pytesseract es un motor OCR escrito en el lenguaje de programación Python está integrado. Python actúa como aplicación backend para los algoritmos de OCR. La biblioteca Pytesseract amplía las capacidades de OCR existentes en Python. La biblioteca proporciona una interfaz para ejecutar Tesseract OCR desde código escrito en Python.
Tesseract.NET
Tesseract.NET permite integrar Tesseract en aplicaciones C#. Para ello, dispone de un wrapper C# para el OCR de Tesseract. De este modo, las empresas pueden, por ejemplo, hacer que los escaneos disponibles en formato PDF permitan realizar búsquedas.
Tess4J
Tess4J es una biblioteca Java. Proporciona a las empresas métodos envolventes para utilizar el motor Tesseract OCR. De este modo, los desarrolladores pueden implementar las funciones de OCR en sus proyectos Java.
Konfuzio
Las empresas que deseen obtener resultados especialmente precisos con el OCR y preparar, analizar y evaluar los datos pueden Konfuzio uso.
A diferencia de las otras tecnologías mencionadas, Konfuzio también es especialmente potente con idiomas distintos del inglés, fuentes especiales, documentos manuscritos y escaneados e imágenes de baja resolución.
Konfuzio utiliza inteligencia artificial para ello. El aprendizaje automático entrena a los sistemas de OCR para reconocer patrones incluso en conjuntos de datos enormemente grandes.
Documentos de fuentes digitales
Los documentos de fuentes digitales suelen estar disponibles en formato PDF. Para hacer que los PDF sean buscables, las empresas también pueden recurrir a las herramientas mencionadas anteriormente. Sin embargo, dado que el formato de archivo es básicamente más fácil de buscar que una imagen escaneada, las siguientes herramientas también son adecuadas para este fin:
PyPDF2
La biblioteca Python PyPDF2 permite a las empresas extraer texto de archivos PDF generados digitalmente. Al hacerlo, también puede dividir los archivos, fusionar varias páginas y rotarlos. En la práctica, un código que funcione con PyPDF2 como escáner de PDF puede tener este aspecto:
import PyPDF2
def pdf_scanner(pdf_file_path, keyword):
try:
with open(pdf_file_path, 'rb') as file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
num_pages = pdf_reader.getNumPages()
found_pages = []
for page_num in range(num_pages):
page = pdf_reader.getPage(page_num)
text = page.extractText().lower()
if keyword.lower() in text:
found_pages.append(page_num + 1)
return found_pages
except FileNotFoundError:
print(f"Datei '{pdf_file_path}' wurde nicht gefunden.")
return []
if __name__ == "__main__":
pdf_file = "beispiel.pdf" # Passe den Dateipfad entsprechend an
suchwort = "Python" # Passe das Suchwort an
gefunden = pdf_scanner(pdf_file, suchwort)
if gefunden:
print(f"Das Suchwort '{suchwort}' wurde auf folgenden Seiten gefunden: {gefunden}")
else:
print(f"Das Suchwort '{suchwort}' wurde nicht im PDF gefunden.")Leer archivos PDF en Java
Java dispone de clases integradas adecuadas para leer y escribir archivos PDF. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar la clase "PDFTextStripper" para extraer información de un documento. Como código, esto podría tener este aspecto, por ejemplo:
import java.io.IOException;
import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;
public class PDFTextExtractor {
public static void main(String[] args) {
try {
// Pfad zum PDF-Dokument
String pdfFilePath = "pfad/zum/deinem/pdf/dokument.pdf";
// PDDocument-Objekt erstellen
PDDocument document = PDDocument.load(new File(pdfFilePath));
// PDFTextStripper-Objekt erstellen
PDFTextStripper textStripper = new PDFTextStripper();
// Text aus dem Dokument extrahieren
String text = textStripper.getText(document);
// Das extrahierte Textergebnis ausgeben
System.out.println(text);
// PDDocument schließen
document.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}En este ejemplo, las empresas tendrían que asegurarse de que han incluido la biblioteca Apache PDFBox como dependencia en su proyecto. Puede descargar la biblioteca desde la página Sitio web oficial de Apache PDFBox e integrarlo en su proyecto.
El ejemplo anterior carga el documento PDF, extrae todo el texto y lo envía a la consola. Las empresas pueden seguir procesando el resultado según sus necesidades para extraer y analizar datos específicos del documento.
pdfrw
Con la biblioteca de Python pdfrw, las empresas pueden hacer que un archivo PDF de Adobe sea consultable y editarlo. Además, pdfrw puede, por ejemplo, fusionar archivos, rotar páginas individuales y cambiar los metadatos. He aquí un ejemplo práctico de código:
import pdfrw
def suche_nach_information_in_pdf(pdf_datei, suchbegriff):
pdf_obj = pdfrw.PdfReader(pdf_datei)
gefundene_seiten = []
for seite_nr, seite in enumerate(pdf_obj.pages, start=1):
seite_text = ""
for annot in seite.Annots:
if annot.Subtype == "/Widget" and annot.A and annot.A.V:
seite_text += annot.A.V
if suchbegriff in seite_text:
gefundene_seiten.append(seite_nr)
return gefundene_seiten
if __name__ == "__main__":
pdf_datei = "pfad/zum/dein_pdf.pdf"
suchbegriff = "Dein Suchbegriff"
gefunden_auf_seiten = suche_nach_information_in_pdf(pdf_datei, suchbegriff)
if gefunden_auf_seiten:
print(f"Der Suchbegriff '{suchbegriff}' wurde auf folgenden Seiten gefunden:")
print(gefunden_auf_seiten)
else:
print(f"Der Suchbegriff '{suchbegriff}' wurde im PDF-Dokument nicht gefunden.")Búsqueda en PDF: cómo funciona con Konfuzio
Para hacer que un PDF sea consultable con Konfuzio, cree primero un nuevo proyecto en su cuenta y seleccione la función que desea utilizar para un documento en la barra de la parte superior. Supongamos que quieres hacer que un documento escrito a mano sea consultable. A continuación, cargue una foto de este documento en formato JPG, por ejemplo.
Konfuzio reconoce ahora automáticamente todos los caracteres y palabras del documento. A continuación, puedes exportarlo como PDF. Konfuzio garantiza que el tamaño de la fuente es exactamente el mismo que en el documento original. Ahora puedes buscar palabras individuales en el PDF o corregir el texto en SmartView de Konfuzio. En este manual se muestra claramente cómo se ve y funciona este proceso en la interfaz de Konfuzio para OCR para reconocimiento de texto.
PREGUNTAS FRECUENTES
Para hacer que un PDF sea consultable, las empresas pueden recurrir a programas como Konfuzio, Pytesseract o pdfrw. Con estas herramientas, no solo pueden identificar datos relevantes en los archivos, sino también categorizarlos, analizarlos y evaluarlos y pasarlos a los siguientes flujos de trabajo.
Un documento con capacidad de búsqueda permite a las empresas gestionar la información de forma más eficiente, ya que pueden indexar y buscar rápidamente el contenido de los archivos. Esto facilita la búsqueda de información relevante y acelera los procesos de trabajo. Las funciones de búsqueda aumentan la productividad, reducen el gasto de tiempo y mejoran la toma de decisiones. Los PDF con función de búsqueda también aumentan la accesibilidad y permiten la integración en otros sistemas.
El software de OCR optimiza primero el contraste y el brillo del archivo. A continuación, identifica letras, números y símbolos. En el proceso, utiliza algoritmos de aprendizaje para aumentar la precisión y ensambla los caracteres reconocidos en palabras y frases. Los modelos lingüísticos corrigen los errores. A continuación, los textos reconocidos se imprimen en un formato editable.
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