从PDF中解析出表格结构和数据，可以采用以下几种方法：从PDF中解析出表格结构和数据，主要用到以下算法和技术：
·OCR技术：光学字符识别技术，用于从扫描的PDF文件中提取文本信息，包括表格数据。这项技术可以将图像中的文字转换为机器可读的文本格式，进而解析表格结构和数据。
·AI驱动的PDF数据提取：智能文档处理解决方案，使用OCR工具的AI驱动PDF数据提取，提供了从PDF文档中提取数据的全面解决方案。提取的数据可以输出为多种格式，如JSON、XML、Excel和CSV
·机器学习分类：训练机器学习模型来识别表格的各个组成部分，如行、列、单元格等。这些模型可以是基于经典的机器学习算法，也可以是基于深度学习的神经网络。
这里推荐一个好用的文档解析工具，合合信息TextIn通用文档，迎来解析重磅升级！
本次优化主要改善了表格识别效果，以统一方案替代有线表格与无线表格分类处理方法，减少了级联损失，大幅度提升表格全对率。
表格全对率指标包含了对文本全对率和结构准确度的测量。文本全对率评估的是，解析出的表格中每个单元格的文本是否与原始表格完全一致，没有遗漏、错误或多余的字符。结构准确度测量模型对表格结构的预测是否正确，排除错行、漏行或合并单元格错误等问题。
根据TextIn测试指标，一个表格中，文本或结构解析有任何问题，即判为错误。表格全对率不仅考虑了单元格的内容，还考虑了表格的层次结构和布局，以确保信息的完整性与准确性。
对于此前表格处理模型，技术团队诊断：解决过于依赖逻辑位置预测与跨cell填充问题，能够进一步提升表格引擎性能。
TextIn技术团队在当前表格解析模型及后处理算法的基础上，结合模型预测的位置信息和逻辑信息，引入轴对齐处理思路，避免仅依赖逻辑信息预测的问题，减少单元格划分错误的情况；通过上下文信息与行列查询，解决跨行列cell填充问题；基于表格内容OCR匹配，实现物理位置修正。经测试，优化版本表格全对率有显著提升。
我们将通过几个案例，直观展示本次表格解析性能优化的表现。
01 无线表格解析
图1-1 识别错误
图1-2 优化结果
如图所示，图1-1是无线表格解析中常见的bad case：合并单元格结构识别不准确。由于合并单元格有顶部对齐、垂直居中多种形式，在实际文档中版面复杂多变，在没有框线的情况下，更增加了解析模型的识别难度。
图1-2中可以看到，TextIn文档解析本次表格性能优化后，能妥善处理这类难点情况，实现正确的表格还原，保障下游信息处理的准确性。
02 不规则无线表格解析
图2-1 识别错误
图2-2优化结果
缺少结构信息的表格文字识别会丢失重要价值，导致数据成为无意义的数字。
PDF文件中，拥有不同行列数的不规则无线表格在同一版面呈现的情况相当常见。以图中的金融机构报告为例，值得注意的是，TextIn本次表格优化后，模型会同步预测空cell，以提升整体表格解析准确率。
03 低清晰度无线表格解析
图3-1 识别错误
图3-2优化结果
如图所示，对于清晰度较低、噪点多的扫描图像，优化后的表格模型也能实现精准的识别。
从具体案例来看，这一次表格解析优化，对解决单元格中的多行问题有优异的效果，用户如有产品说明书、体检报告、技术规格书等文件及其他类型多行复杂表格的解析需求，解析引擎的准确性和使用体验都将大幅度提升，能够满足教育、金融、数据处理等多种场景的精细化使用需求。
前端功能新增：支持表格编辑
新版前端组件支持在线表格编辑，包括文字编辑、插入或删除行列、单元格合并与拆分等一系列常用表格编辑操作，便于直接通过窗口操作对识别结果进行修改或校正。
支持单独提取文档中的表格元素，导出为Excel。
