แนวทางคอมพิวเตอร์วิชันมีประสิทธิภาพเหนือกว่าการแยกวิเคราะห์ PDF แบบดั้งเดิม เนื่องจากความวุ่นวายที่แท้จริงของรูปแบบไฟล์นี้

รูปแบบไฟล์ PDF ได้กลายเป็นความท้าทายที่มีชื่อเสียงสำหรับนักพัฒนา โดยวิธีการแยกวิเคราะห์แบบดั้งเดิมมีปัญหาในการจัดการกับไฟล์ในโลกจริงที่เบี่ยงเบนจากข้อกำหนดมาตรฐาน การวิเคราะห์ไฟล์ PDF เกือบ 4,000 ไฟล์จาก Common Crawl เมื่อเร็วๆ นี้พบอัตราความล้มเหลว 0.5% เนื่องจากการจัดรูปแบบที่ไม่เป็นไปตามมาตรฐาน ทำให้หลายบริษัทต้องละทิ้งการแยกวิเคราะห์แบบดั้งเดิมและหันไปใช้แนวทางคอมพิวเตอร์วิชันแทน

สстатิสติกความล้มเหลวในการแยกวิเคราะห์ PDF:

• ขนาดตัวอย่าง: ไฟล์ PDF จำนวน 3,977 ไฟล์จาก Common Crawl
• ไฟล์ที่มีการประกาศ xref ผิดพลาด: 23 ไฟล์
• อัตราความล้มเหลวโดยรวม: ประมาณ 0.5%
• ปัญหาที่พบบ่อยที่สุด: การเริ่มต้นเนื้อหา PDF ที่ไม่ใช่ศูนย์ (50% ของข้อผิดพลาด)
• ปัญหาอื่นๆ: ตัวชี้อยู่ตรงกลางของตาราง xref, ตัวชี้อยู่ใกล้กับ xref, ตำแหน่งออบเจ็กต์ที่ไม่ถูกต้อง

การเติบโตของการประมวลผล PDF แบบใช้วิชัน

บริษัทประมวลผลเอกสารสมัยใหม่กำลังหันไปใช้โซลูชันคอมพิวเตอร์วิชันที่แปลง PDF เป็นภาพก่อนประมวลผลมากขึ้น แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการเรนเดอร์หน้า PDF เป็นภาพ จากนั้นใช้โมเดลความเข้าใจเลย์เอาต์และอัลกอริทึมการจดจำข้อความเฉพาะทางเพื่อดึงเนื้อหาออกมา แม้ว่าวิธีนี้อาจดูขัดกับสัญชาตญาณ - เป็นการพิมพ์และสแกนเอกสารดิจิทัลโดยพื้นฐาน - แต่ก็พิสูจน์แล้วว่าเชื่อถือได้มากกว่าการพยายามแยกวิเคราะห์ภายใน PDF โดยตรง

การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่นักพัฒนาเข้าถึงการประมวลผลเอกสาร แทนที่จะต่อสู้กับตารางอ้างอิงไขว้ที่เสียหายและสตรีมออบเจ็กต์ที่ผิดรูป ระบบที่ใช้วิชันจะหลีกเลี่ยงปัญหาเหล่านี้โดยสิ้นเชิงด้วยการทำงานกับการแสดงภาพที่ผู้ใช้เห็นจริงๆ

Computer Vision เทียบกับแนวทางการแยกวิเคราะห์แบบดั้งเดิม:

เหตุใดการแยกวิเคราะห์ PDF แบบดั้งเดิมจึงล้มเหลวในทางปฏิบัติ

ไฟล์ PDF ในโลกจริงไม่ค่อยเป็นไปตามข้อกำหนดอย่างเป็นทางการ ปัญหาทั่วไปรวมถึงตัวชี้อ้างอิงไขว้ที่ไม่ถูกต้อง ตารางออบเจ็กต์ที่ผิดรูป และไฟล์ที่มีข้อมูลขยะเพิ่มเข้าไปที่ต้นไฟล์ ปัญหาเหล่านี้เกิดจากโครงสร้างที่ซับซ้อนของรูปแบบ ซึ่งรวมองค์ประกอบทั้งไบนารีและข้อความในลักษณะที่ทำให้เสี่ยงต่อการเสียหายระหว่างการถ่ายโอนไฟล์และการแก้ไข

คุณสมบัติการบันทึกแบบเพิ่มเติมของรูปแบบ ที่ใช้เมื่อเอกสารถูกแก้ไขหลายครั้ง สร้างโซ่ของตารางอ้างอิงไขว้ที่มักมีลิงก์ที่เสียหาย แม้แต่โปรแกรมดู PDF หลักอย่าง Adobe Reader และ PDF.js ยังรวมกลไกสำรองที่สแกนไฟล์ทั้งหมดเพื่อสร้างตารางออบเจ็กต์ขึ้นใหม่เมื่อตัวชี้อย่างเป็นทางการล้มเหลว

PDF ไม่ใช่ข้อกำหนด มันเป็นโครงสร้างทางสังคม เป็นอารมณ์ ยิ่งคุณดิ้นรน คุณก็ยิ่งจมลึก

การละเมิดรูปแบบ PDF ที่พบบ่อย:

• ขาดการขึ้นบรรทัดใหม่หลังจากตัวบ่งชี้ xref
• สะกดผิด startxref เป็น startref
• มีรายการออบเจ็กต์มากกว่าที่ประกาศไว้ในหัวข้อย่อย
• ข้อมูลขยะในตารางอ้างอิงไขว้
• ค่าพอยน์เตอร์ /Prev ที่ไม่ถูกต้อง (รวมถึงค่าเริ่มต้นที่เป็น 0)
• ข้อมูลขยะก่อนหัวข้อเวอร์ชัน PDF ที่ทำให้เกิดการเลื่อนตำแหน่ง

ความท้าทายทางเทคนิคขับเคลื่อนนวัตกรรม

ความซับซ้อนขยายไปเกินกว่าข้อผิดพลาดในการแยกวิเคราะห์ธรรมดา ไฟล์ PDF สามารถจัดตำแหน่งตัวอักษรแต่ละตัวแทนที่จะเรียงกัน ใช้การเข้ารหัสตัวอักษรที่ไม่เป็นมาตรฐาน และฝังฟอนต์ที่มีสัญลักษณ์ถูกตัดออกซึ่งทำให้การดึงข้อความเป็นไปไม่ได้เกือบจะสิ้นเชิง ฟอนต์ Type 3 โดยเฉพาะ สามารถทำให้การดึงข้อความไม่น่าเชื่อถือโดยสิ้นเชิงเมื่อใช้วิธีดั้งเดิม

อุปสรรคทางเทคนิคเหล่านี้ได้นำไปสู่การพัฒนาโมเดลภาษาหลายรูปแบบที่สามารถประมวลผลภาพเอกสารได้โดยตรง โมเดล AI ปัจจุบันจาก OpenAI, Anthropic และ Google ตอนนี้จัดการการแปลง PDF เป็นภาพภายใน ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าระบบการจดจำอักขระด้วยแสงแบบคลาสสิก

การตอบสนองของอุตสาหกรรมและผลกระทบในอนาคต

อุตสาหกรรมการประมวลผลเอกสารได้ยอมรับการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์นี้อย่างกว้างขวาง บริษัทที่สร้าง API การแยกวิเคราะห์รายงานว่าแนวทางคอมพิวเตอร์วิชันให้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการดึงข้อมูลที่ใช้เมทาดาต้า โดยเฉพาะสำหรับเอกสารที่มีเลย์เอาต์ซับซ้อนเช่นตาราง แบบฟอร์ม และข้อความหลายคอลัมน์

แนวโน้มนี้เน้นหลักการที่กว้างขึ้นในการพัฒนาซอฟต์แวร์: บางครั้งโซลูชันที่สง่างามที่สุดทางเทคนิคไม่ใช่โซลูชันที่ปฏิบัติได้มากที่สุด แม้ว่าการแยกวิเคราะห์ภายใน PDF ควรจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการเรนเดอร์และวิเคราะห์ภาพใหม่ในทางทฤษฎี แต่ความไม่สอดคล้องในโลกจริงของรูปแบบทำให้แนวทางที่ใช้วิชันเชื่อถือได้มากกว่าสำหรับระบบการผลิต

ความสำเร็จของวิธีคอมพิวเตอร์วิชันสำหรับการประมวลผล PDF อาจส่งสัญญาณถึงความต้องการรูปแบบเอกสารรุ่นใหม่ที่ให้ความสำคัญกับทั้งการอ่านของมนุษย์และความสามารถในการแยกวิเคราะห์ของเครื่องจักร จนกว่าจะถึงเวลานั้น นักพัฒนายังคงหาทางแก้ไขข้อจำกัดของ PDF โดยใช้วิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งปฏิบัติต่อรูปแบบเหมือนสื่อภาพมากกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง

อ้างอิง: So you want to parse a PDF?