PDF extraction

PDF抽出とは、PDFドキュメントから特定のコンテンツやデータをプログラム的に取得するプロセスであり、テキスト、画像、メタデータ、フォームフィールド、構造情報などが含まれます。この基本的な操作により、開発者はPDFコンテンツを処理、分析、再利用して、さまざまなアプリケーションを構築できます。抽出プロセスでは、 ( 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 ) で定義されているPDFファイルの複雑な内部構造を考慮する必要があります。PDFは、単純な連続したテキストではなく、オブジェクト、ストリーム、座標系を通じてコンテンツを整理しています。

PDF抽出とは、プログラム的な手段によってPDFドキュメントからコンテンツ要素を体系的に取得することを指します。単にPDFを表示するのとは異なり、抽出にはPDFファイル構造の解析が含まれ、テキスト文字列、画像データ、注釈、ブックマーク、フォームフィールドの値、ドキュメントメタデータなどの特定のコンポーネントを識別して抽出します。抽出の複雑さはPDFの構造によって大きく異なります。論理的なドキュメント構造を持つ整形されたTagged PDF ( Citation: PDF Association, 2023 PDF Association(2023). Retrieved from https://pdfa.org/resource/tagged-pdf-best-practice-guide-syntax/ ) からの抽出は、視覚的なレイアウト情報のみを含む非構造化PDFからの抽出よりもはるかに信頼性が高くなります。

PDF抽出は、スコープの点でPDFパース（解析）とは異なります。パースはPDFファイル形式そのものを読み取って解釈する低レベルのプロセスを指すのに対し、抽出はドキュメント構造が理解された後に意味のあるコンテンツを取得することに焦点を当てています。また、PDF変換とも異なります。変換はドキュメント全体を別の形式に変換しますが、抽出は特定のデータ要素を選択的に取得します。

開発者にとって、PDF抽出はPDFコンテンツをプログラム的に処理する必要があるアプリケーションを構築するために不可欠です。一般的な使用例には、検索エンジン用のPDFドキュメントのインデックス化、レガシーPDFコンテンツの最新のコンテンツ管理システムへの移行、自動処理のための請求書やフォームからのデータ抽出、支援技術がPDFコンテンツにアクセスできるようにすることなどがあります。抽出の品質は下流の処理に直接影響します。不十分なテキスト抽出は、文字化け、誤った読み順、コンテンツの欠落を引き起こす可能性があり、一方で堅牢な抽出は元のドキュメントの論理構造と意味論的な意味を保持します。

PDF抽出の機能と制限を理解することで、開発者は特定の要件に適したツールと技術を選択できます。アクセシビリティアプリケーションでは、適切にタグ付けされたコンテンツ ( 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 ) を抽出することで、障害のあるユーザーがスクリーンリーダーやその他の支援技術を通じてPDF情報にアクセスできるようになります。

PDF抽出は、PDFファイルの内部構造をナビゲートすることで動作します。PDFはコンテンツを線形テキストではなくオブジェクトのコレクションとして保存します。テキスト抽出には、コンテンツストリーム内のテキスト表示演算子の識別、エンコーディングテーブルとToUnicode マップを使用した文字コードからUnicode値へのマッピング、テキストの位置座標を分析することによる読み順の決定が含まれます。画像抽出には、ドキュメント内のimage XObjectsの検出、圧縮された画像データのデコード（JPEG、JPEG2000、FLATEなどのさまざまな圧縮方法を使用する可能性があります）、および生の画像バイトの抽出が必要です。

Tagged PDFの場合、抽出はドキュメントの論理構造ツリーを活用してコンテンツ要素間の意味的な関係を理解し、見出し、段落、リスト、表などの階層を保持できます。この構造情報は、座標ベースの抽出だけでは得られない重要なコンテキストを提供します。メタデータ抽出は、ドキュメントの情報ディクショナリとメタデータストリームにアクセスして、タイトル、作成者、作成日、カスタムメタデータフィールドなどのプロパティを取得します。

高度な抽出技術には、文字プロパティを識別するためのフォント情報の分析、コメントやマークアップを抽出するための注釈の処理、フォームフィールドデータとその階層関係の抽出、位置指定されたテキストフラグメントからの表構造の再構築などが含まれる場合があります。多くの抽出の課題は、適切な構造を欠くPDFから生じており、視覚的なレイアウトのみから読み順と論理的な関係を推測するためのヒューリスティックなアプローチが必要になります。

• Tagged PDF – コンテンツの信頼性の高い抽出とアクセシビリティを促進する構造マークアップを持つPDFドキュメント
• Content Stream（コンテンツストリーム） – ページ上にテキスト、グラフィックス、画像をレンダリングするための命令を含むPDFのコンポーネント
• ToUnicode Map（ToUnicodeマップ） – 適切なテキスト抽出のために文字コードをUnicode値に変換するPDF内のマッピングテーブル
• PDFパース（PDF Parsing） – PDFファイル形式構造を読み取って解釈する低レベルのプロセス
• 論理構造（Logical Structure） – ドキュメントコンポーネントの意味論的な意味を表すコンテンツ要素の階層的な構成