当前位置：首页 > news >正文

十大PDF解析工具在不同文档类别中的比较研究

news 来源：原创 2025/9/12 22:49:10

十大PDF解析工具总结

PDF解析对于包括文档分类、信息提取和检索在内的多种自然语言处理任务至关重要，尤其是RAG的背景下。尽管存在各种PDF解析工具，但它们在不同文档类型中的有效性仍缺乏充分研究，尤其是超出学术文档范畴。通过使用DocLayNet数据集，比较10款流行的PDF解析工具在6种文档类别中的表现，以填补这一空白。这些工具包括PyPDF、pdfminer.six、PyMuPDF、pdfplumber、pypdflum2、Unstructured、Tabula、Camelot以及基于深度学习的工具Nougat和Table Transformer（TATR）。

对于基于深度学习的相关技术方法，笔者在前期介绍了完整的技术链路，可以参考《文档智能专栏（点击跳转）》

对于对pdf解析质量要求不高并且要求速度比较快的场景，基于规则引擎的相关pdf parser工具可以依旧满足相关业务场景，那么该如何选择pdf解析工具呢？

pdf解析的挑战：

复杂性：PDF解析面临多个挑战，包括单词识别、词序保持、段落完整性以及表格提取等。这些挑战要求解析工具能够准确地识别和处理文档中的各种元素。
技术需求：PDF解析方法可以分为基于规则的方法和基于深度学习的方法。基于规则的方法通常在计算效率和部署速度上具有优势，而基于学习的方法在处理复杂文档时表现出色。

本文通过比较10种流行的PDF解析工具在6种不同文档类别上的表现，提供对工具性能的全面评估。供参考。

评估方法

常见公开评测数据集

评测数据集

DocLayNet 是一个包含约80,000个文档页面的大型数据集，文档被标注为11种不同的元素（如脚注、公式、列表项、页脚、页眉、图片、节头、表格、文本和标题）。这些文档分为六个不同的类别：财务报告、手册、科学文章、法律法规、专利和政府招标。

类别分布情况

文档主要用英语标注（95%），少量用德语（2.5%）、法语（1%）和日语（1%）。为了确保标注的高质量和可靠性，大约7,059个文档进行了双重标注，1,591个文档进行了三重标注。

评估指标

并使用多种评估指标进行比较，包括F1分数、BLEU分数和局部对齐分数。

在文档中，评估策略特别关注于文本提取的质量，尤其是当涉及到复杂的文档结构和内容时。以下是如何结合具体的公式和评估指标来详细讲解评估策略：

文本提取的评估策略

1.Levenshtein 相似性

$L_s(s_1, s_2) = 1 - \frac{L_d(s_1, s_2)}{\max(l_1, l_2)}$

2.F1 分数

3.BLEU 分数

$\cdot \exp\left(\sum_{n=1}^{N} w_n \log p_n\right)$

4.局部对齐分数

局部对齐分数用于评估文本提取的整体质量，特别是在处理复杂布局和段落结构时。局部对齐通过寻找两个字符串中最相似的子串来实现，使用匹配得分、不匹配和间隙惩罚来计算相似性。

表格检测评价指标

使用交并比（IoU）来比较解析器提取的表格与GT表格的相似性。如果解析器不提供边界框信息，则使用Jaccard系数计算检测的精确度和召回率。

$\text{IoU} = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}$

评测工具

工具名称	功能	技术	输出格式	特点
PyPDF	提取文本、图像和元数据	基于规则 (RB)	TXT	成熟的纯 Python 库，处理多种 PDF 操作
pdfminer.six	提取文本、图像、目录、字体大小	基于规则	TXT、HTML、hOCR、JPG	多功能，支持 CJK 语言和垂直书写
PDFPlumber	提取文本和表格	基于规则 (基于 pdfminer)	TXT、HTML、hOCR、JPG	提供可视化调试工具，提取过程便捷
PyMuPDF	提取文本、表格和图像	基于规则 (MuPDF)，可选 OCR	TXT、HTML、SVG、JSON	Python 绑定，处理复杂文档布局
pypdfium2	提取文本	基于规则	TXT	轻量级库，专注文本提取
Unstructured	预处理和摄取图像及文本文档	基于规则，支持 OCR	TXT	支持元素级文本和表格提取
Tabula	提取表格	基于规则	DataFrame、CSV、JSON	Python 包装器，使用 tabula-java
Camelot	提取表格	基于规则	DataFrame、CSV、JSON、HTML	灵活配置，支持流模式和格子模式
Nougat	提取文本	基于 Transformer	Markdown	深度学习模型，专为学术文档训练
Table Transformer (TATR)	检测表格	基于 Transformer	图像	对象检测模型，训练于 PubTables-1M 等

评测结论

种PDF解析库进行了全面比较

文本提取结论
在财务、招标、法律法规和手册类别中，大多数工具表现较好，PyMuPDF和pypdfium在这些类别中表现尤为突出。在科学和专利类别中，所有工具的表现均有所下降。PyMuPDF和pypdfium在专利类别中表现相对较好，但科学类别仍然是一个挑战。Nougat作为一个基于视觉变换器的模型，在科学文档的文本提取中表现出色。Nougat在科学文档中表现优于所有基于规则的工具。

表格检测结论
评估了四种基于规则的PDF表格提取工具（Camelot、pdfplumber、PyMuPDF、Tabula）和一个基于Transformer的模型（TATR）在表格检测任务中的表现。规则工具在特定文档类型中表现良好，但在其他类别中表现不佳。Camelot在政府招标类别中表现最佳，Tabula在手册、科学和专利类别中表现较好。TATR在所有类别中表现出较高的召回率和一致性。在科学、财务和招标类别中，TATR的召回率较高，显示出其在处理复杂表格结构时的优势。

总结

其实，全文看下来，这个评测的粒度还是比较粗的，但是其中的对于基于规则的pdf parser工具结论还是值得看一看的。在具体的业务场景中，选择合适的解析工具需要考虑文档类型和具体任务的需求。

参考文献：A Comparative Study of PDF Parsing Tools Across Diverse
Document Categories，https://arxiv.org/pdf/2410.09871v2