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痛点：PDF文档类型、版式有很多种，解析不准会带来很多噪声，解析内容缺失又造成语义上的丢失。
今天我们将重点探讨针对常见PDF类型的版式解析方案。引入AI技术，例如目标检测和OCR等。我们将从多个角度来研究版式解析，包括多级标题提取、长文本摘要总结、单双栏区分与重排、表格与图片提取以及比例缩放的PDF等。
常见PDF类型
文本PDF：最常见的PDF类型，主要包含文本和图像。文本可以被搜索、被选择和复制。
扫描PDF：这种类型的PDF文件通常是通过扫描纸质文档生成的，通常包含的是图像，而不是可搜索或可选择的文本。然而，使用OCR（光学字符识别）技术，可以将扫描PDF转换为文本PDF。
常见版式解析方案
今天主要梳理一下常见PDF类型的版式解析方案。
PDF文件可以包含文本、图形、图像和各种其他元素。在处理PDF文件时，有时需要解析PDF的版式以提取其中的信息。以下是几种常见的PDF类型版式解析方案：
文本版式解析：这种情况下，PDF文件主要包含文本内容。可以使用PDF解析库（如Python的PyPDF2、PDFMiner或Apache Tika）来提取文本内容。这种方法通常适用于版面简单、文本内容丰富的PDF文件。
图形版式解析：如果PDF文件包含大量图形和图像，可以使用PDF解析库（如Python的Pillow或报告Lab）来提取这些元素。此外，还可以使用计算机视觉库（如OpenCV）对提取的图像进行进一步处理和分析。
表格版式解析：对于包含表格的PDF文件，可以使用专门的表格提取库（如Python的Tabula-py或Camelot-py）来解析PDF中的表格数据。这些库通常可以将表格数据转换为CSV或其他结构化格式。
复合版式解析：对于包含多种元素（如文本、图像和表格）的PDF文件，可以结合使用上述方法来解析PDF版式。例如，可以先提取文本内容，然后提取图像和表格元素，最后将所有提取的数据整合在一起进行分析。
版式解析主要思路
PDF的版式解析主要思路有两种：1.基于规则；2.基于AI-CV；
基于规则：根据文档的组织结构特点去"计算"每部分的样式和内容。因为pdf的类型、排版实在太多了，很难穷举这种方式很不通用。因此一般采用AI-CV的方式：目标检测 和 OCR
AI解析策略及选型
1、根据不同类型的PDF做特定规则处理。例如：简历、论文、财报、小说、PPT等，都可以根据排版特点做一些专有解析规则设计； 2、基于CPU等目标检测模型，建议用PaddlePaddle提供的，速度快；Layout parser框架，目标检测模型和OCR工具可以自由切换；
提出问题引出方案
Q1：如何对一本书做摘要？
换个问法：如何快速对几十万字内容做摘要？分情况讨论：
1.文本内容中有标题或目录大纲。比如：(小说)书籍、论文等。摘要策略是把多级标题提取(PyPDF2)出来，适当做语义扩充，或者去向量库检索相关片段，最后输入LLM整合输出即可。
Q2：如何提取多级标题？
首先要明白为什么要提取标题甚至是多级标题，因为提取标题对于LLM阅读理解的重要性很大。
在文档处理时，尤其是大型复杂结构的文档时，按照字数进行分割，总会造成文本段的割裂，导致召回准确率降低；如果能精确的找到文档大纲和目录，从而按照文档的目录的大纲进行处理，则会提升更多的召回准确度。
PyPDF2：获取一级、二级等多级标题，标题所在起始页和结束页位置，以及标题所在行距离当页顶部的距离，可以精确定位。
from PyPDF2 import PdfReader
from PyPDF2.generic import Destination
def process_outlines(outlines, prefix):
for i, outline in enumerate(outlines):
if isinstance(outline, Destination):
start_page = pdf.get_destination_page_number(outline)
# 跳过中间的子章节，直接获取下一个相同层级的章节
while i + 1 < len(outlines) and isinstance(outlines[i + 1], list):
i = i + 1
if i >= len(outlines) - 1:
# 最后一个节点，无法通过跳过中间子章节的方式获取，所以遍历所有子节点，找到最后一个子节点
last_page = outlines[-1]
while isinstance(last_page, list):
last_page = last_page[-1]
end_page = pdf.get_destination_page_number(last_page)
else:
end_page = pdf.get_destination_page_number(outlines[i + 1])
# 打印起始页和结束页位置，以及标题所在行距离当页顶部的距离，可以精确定位，
print(f' {prefix} {outline.title} page = ({start_page}, {end_page}), top = {outline.top}')
elif isinstance(outline, list):
process_outlines(outline, '|---- ' + prefix)
else:
print(f"Invalid outlines format. outline type is {type(outline)}")
if __name__ == '__main__':
pdf = PdfReader('xxx.pdf')
outlines = pdf.outline
print(outlines)
# 遍历大纲
process_outlines(outlines, '')
提取效果：
1.正如Q1问题，标题是快速做长文本摘要最核心的关键点；
2.对于一些多跳嵌套多问题，没有标题很难得到用户满意的结果。
第一步：使用工具将PDF转换为图片，开源工具：fitz，速度很快(毫秒级)。
第二步：如何在图片中识别出标题、文本、表格、图片、列表等元素。如下图：
这一步就要采用目标检测模型，可选开源工具：Layout-parser(https://github.com/Layout-Parser/layout-parser)、PaddlePaddle-ppstructure、unstructured。
OCR工具对比：Layout-parser、PaddlePaddle-ppstructure和unstructured
| 工具 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| Layout-parser | 精度高、功能全面 | 速度较慢 |
| PaddlePaddle-ppstructure | 模型较小、效果较好 | 功能相对单一 |
| unstructured | 处理速度快 | 识别效果有限 |
## Layout-parser
### 优点
- 精度高：Layout-parser的最大模型（约800MB）精度非常高，能够有效地识别论文PDF中的标题和内容。
- 功能全面：Layout-parser可以完成对PDF文档的解析、分割和识别等多种任务。
### 缺点
- 速度较慢：Layout-parser在处理大量数据时速度相对较慢，需要考虑使用GPU加速。
## PaddlePaddle-ppstructure
### 优点
- 模型较小：相比Layout-parser，PaddlePaddle-ppstructure的模型较小，易于部署和使用。
- 效果较好：虽然模型较小，但PaddlePaddle-ppstructure的效果仍然不错，能够满足一般需求。
### 缺点
- 功能相对单一：PaddlePaddle-ppstructure主要针对版面分析，功能相对较少。
## unstructured
### 优点
- 处理速度快：unstructured在处理大量数据时速度较快。
### 缺点
- 识别效果有限：unstructured的fast模式效果较差，会将很多公式也识别为标题。其他模式或许可行，但需要进一步尝试。
# 总结
Layout-parser在精度上有优势，但速度较慢；PaddlePaddle-ppstructure模型较小，效果较好；unstructured处理速度快，但识别效果有限(fast模式效果很差，公式识别为标题)。具体选择哪个工具，需要根据实际需求和场景进行权衡。
用上述工具都可以对标题区块提取文字。提取出一个List集合存储所有标题，然后根据标题区块的高度（即字号）判断哪些是一级、二级、...、N级标题。但是目标检测模型提取的区块并不是严格按照文字的边去切。unstructured的fast模式是按照文字的边切的，同一级标题的区块高度误差在0.001之间，因此我们只需要用unstructured(毫秒级)获取标题的高度值即可。
Q3：如何区分PDF单栏、双栏还是是三栏？怎么重新区块排序？
常用目标检测模型识别区块后并不是顺序返回，需要根据坐标重新排序。单栏PDF直接按照中心点纵坐标排序即可。双栏PDF会复杂一些，顺序如图红色箭头所示：
首先获取所有区块的中心点的横坐标，用这一组横坐标的极差来判断即可，双栏论文的极差远大于单栏论文，因此可以设定一个极差阈值；
先找到中线，将左右栏的区块分开，中线横坐标是上述求极差的两个横坐标和的一半；区分左右栏后，对每一栏区块按照纵坐标排序即可，最后将右栏拼接到左栏之后；
3.3 三栏同双栏理论基础进行计算即可Q4：如何提取表格和图片中的数据？
目标检测和OCR。无论是layoutparser还是PaddleOCR都有识别表格和图片的目标检测模型，而表格的数据可以直接OCR导出为excel形式数据，非常方便。
Layout parser效果示例：
PaddlePaddle的[PP structure]效果示例：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/ppstructure/table/README_ch.md
提取出表格之后，嵌入prompt，输入LLM进行问答。
Q5：如何处理跨页（跨栏）内容？
对于跨页情况，如果是一段文本被隔开，我们可以利用NSP（Next Sentence Prediction）技术来判断是否需要拼接。然而，如果是表格，我们目前的做法是强制合并，因为两个独立的表格分别占据两页的首尾部分的情况较为罕见。尽管这种方法并不完美，但仍然具有实用性。
Q6：如何处理无线端采用版式数据进行等比例缩小的版式排版PDF？
无线端的屏幕尺寸普遍较小，如果将版式数据等比例缩小后排版，整个版面中的文字、公式较小，如下图所示：
比较理想的方案是将版式数据转换成流式数据，根据不同的无线端屏幕尺寸，进行重排版。区别于版式数据中每个元素都有当前版面的坐标信息，流式数据没有坐标信息，有的是章节、栏、段落、公式和表格等结构化信息，大量的数据结构信息将最基础的文本、图片关联起来，形成结构化的文档内容，适合各种屏幕尺寸的自适应重排版。
Q7：基于AI的文档解析有什么优缺点？
基于AI的文档解析具有以下优缺点：
优点：
高准确性：AI技术可以有效识别和解析文档中的文本、图像和其他元素，提高解析的准确性。 高效性：AI可以快速处理大量文档，提高工作效率，节约人力资源。 通用性：AI-based文档解析可以应用于各种类型的文档，具有较强的适应性。 自动化：基于AI的文档解析可以实现自动化处理，减少人工干预，降低错误率。
缺点：
消耗资源：AI-based文档解析需要较高的计算资源，可能需要GPU等加速设备来提高处理速度。 对特殊格式文档处理能力有限：对于一些特殊格式的文档，AI-based解析可能无法完全识别和解析所有元素。 需要持续优化和更新：随着文档格式和内容的变化，AI模型可能需要不断优化和更新以保持良好的解析效果。 对非结构化数据处理能力有限：AI-based文档解析主要针对结构化数据，对于非结构化数据的处理能力相对较低。
总结
今天我们将重点探讨了针对常见PDF类型的版式解析方案。通常情况下，规则解析方法可能无法充分满足需求，因此我们需要引入AI技术，例如目标检测和OCR等。我们从多个角度来研究了版式解析，包括多级标题提取、长文本摘要总结、单双栏区分与重排、表格与图片提取以及PDF比例缩放等。我们希望大家能够辩证地看待这些方法和策略。显然，底层模型的能力对上层检测和识别结果有着至关重要的影响。为了追求更好的效果，我们还可以考虑从微调CV视觉模型这一侧入手。
