浅谈NLP技术抽取图片/PDF中关键内容方案_nlp抽取

图片和PDF是我们日常生活和工作中经常接触到的文档格式，它们可以呈现出丰富的视觉效果，同时也携带了大量的文本信息。例如，火车票、购物收据、身份证、合同等都是常见的图片或PDF文档，它们中包含了一些关键的信息，如姓名、日期、金额、条款等。这些信息对于人类或机器来说，都有着重要的价值，可以用于信息检索、信息提取、信息分析等场景。

然而，从图片或PDF中提取出关键内容并不是一件简单的事情。图片或PDF文档往往具有复杂的版式和布局，不同的文本之间可能存在空间上的位置关系、逻辑上的语义关系或视觉上的样式关系。图片或PDF文档中的文本可能存在各种噪声和干扰，如模糊、倾斜、遮挡、背景等。图片或PDF文档中的文本可能涉及多种语言、领域或风格，需要具有通用性和适应性的处理方法。

为了解决上述问题，许多研究者提出了利用自然语言处理（NLP）技术来抽取图片/PDF中关键内容的方法。NLP是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科，它涉及到语言理解、语言生成、语言翻译等方面。NLP技术可以帮助机器理解和处理图片/PDF中的文本信息，并从中提取出关键内容。

本文将介绍三类利用NLP技术抽取图片/PDF中关键内容的方法，并对它们进行简要的分析和比较。

第一类：基于栅格的方法

基于栅格的方法是指将图片或PDF文档转换为栅格表示向量，即基于像素点或字符级别的二维矩阵，然后输入到深度学习网络中进行关键内容的检测和提取。这类方法可以利