PDF content extraction

PDFコンテンツ抽出とは、PDFドキュメントからテキスト、画像、メタデータ、構造情報をプログラム的に取得し、他のアプリケーションやワークフローで利用するプロセスです。PDFファイルはISO 32000標準 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) に従って構造化されているため、抽出にはドキュメントの内部構成を解析し、さまざまなコンテンツストリームにアクセスして解釈する必要があります。この機能は、PDFコンテンツの分析、変換、再利用を行うアプリケーションを構築する開発者にとって不可欠です。

PDFコンテンツ抽出とは、PDFファイルからテキスト文字列、埋め込み画像、フォント、注釈、フォームデータ、ドキュメント構造など、さまざまな種類のコンテンツを取得するために使用されるプログラム的な技術とプロセスを指します。単にPDFを表示することとは異なり、抽出にはファイルの内部構造（コンテンツストリーム、オブジェクト辞書、相互参照テーブルなど）を解析して、使用可能な形式で生データにアクセスすることが含まれます。

コンテンツ抽出は、ドキュメントを視覚的に表示することに焦点を当てたPDFレンダリングとは異なります。また、PDFファイル形式自体を読み取り解釈するより広範なプロセスであるPDF解析とも異なります。抽出は特に、検索用のインデックス作成、データ移行、コンテンツの再利用など、下流処理のためのコンテンツ要素の取得を対象としています。

アクセシビリティ標準に準拠したドキュメントの場合、Tagged PDF構造 ( Citation: PDF Association, 2023 PDF Association(2023). Retrieved from https://pdfa.org/resource/tagged-pdf-best-practice-guide-syntax/ ) がセマンティック情報を提供し、抽出をより信頼性が高く文脈的に意味のあるものにします。これにより、開発者は抽出中にドキュメント構造と読み順序を保持できます。

コンテンツ抽出は、PDFドキュメントに含まれるデータを扱う必要があるアプリケーションを構築する開発者にとって重要です。多くのビジネスプロセスでは、請求書データ、契約条件、フォーム送信内容、アーカイブコンテンツをPDFから抽出し、データベース、コンテンツ管理システム、分析プラットフォームに統合する必要があります。

アクセシビリティとコンプライアンスのワークフローでは、抽出によりPDF/UA ( Citation: N.A., 2014 (N.A.). (2014). Document management applications — Electronic document file format enhancement for accessibility — Part 1: Use of ISO 32000-1 (PDF/UA-1) .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/64599.html ) などの標準に対してPDF構造の分析と検証が可能になります。ドキュメント処理パイプライン、自動データ入力システム、コンテンツ移行プロジェクトに取り組む開発者は、データの正確性と完全性を確保するために、堅牢な抽出機能に依存しています。

コンテンツ抽出を理解することで、開発者はPDFコンテンツが適切にエンコードされていない場合や、抽出ツールがドキュメントの構造的複雑さを考慮していない場合に発生する、文字化けしたテキスト出力、画像の欠落、フォーマットの損失などの一般的な問題をトラブルシューティングするのに役立ちます。

PDFコンテンツ抽出は通常、いくつかの技術的ステップを含みます。まず、抽出ツールはPDFファイル構造を解析して関連するコンテンツストリームを特定します。コンテンツストリームには、テキストとグラフィックスをレンダリングするための命令が含まれています。テキスト抽出では、これらのストリーム内のテキスト表示演算子を解釈し、ドキュメントで定義されたフォントエンコーディングとToUnicodeマッピングを使用して文字コードを実際のUnicode文字にマッピングする必要があります。

構造化コンテンツの場合、抽出ツールはTagged PDFの論理構造ツリーをトラバースして、見出し、段落、リスト、テーブルなどの要素間のセマンティック関係を保持します。この構造情報は、抽出中にドキュメントの読み順序と階層を維持するのに役立ちます。

画像抽出では、PDF内の画像XObjectを特定し、適切なフィルター（FlateDecode、DCTDecode、JBIG2Decodeなど）を使用して解凍し、標準的な画像形式に変換します。メタデータ抽出では、ドキュメント情報辞書とXMPメタデータストリームにアクセスして、著者情報、作成日、その他の記述プロパティを取得します。

高度な抽出シナリオでは、フォームフィールド、注釈、埋め込みファイル、レイヤー（オプショナルコンテンツグループ）、マルチメディアコンテンツなどの複雑な機能を処理する必要があり、それぞれPDF仕様に従った特定の解析技術が必要です。

• Content stream（コンテンツストリーム） – ページコンテンツを記述する命令と演算子を含むPDFオブジェクト
• Tagged PDF – 信頼性の高いコンテンツ抽出とアクセシビリティを可能にする論理構造情報を持つPDFドキュメント
• Text extraction（テキスト抽出） – エンコーディングと順序を保持しながらPDFドキュメントからテキストコンテンツを取得する特定のプロセス
• PDF parsing（PDF解析） – PDFファイルの構造と構文を読み取り解釈するより広範なプロセス
• Logical structure（論理構造） – 視覚的表現を超えてドキュメントのセマンティクスを伝えるコンテンツ要素の階層的な構成