国际标准
2020
ISO
ISO 32000-2:2020 — Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0
International Organization for Standardization (ISO)
Geneva: ISO. International Standard
↗ https://www.iso.org/standard/75839.html
PDFnoted 引用说明:PDFnoted 全部 PDF 工具遵循 ISO 32000-2:2020(PDF 2.0)规范实现文档读写与结构操作,确保生成的 PDF 文件符合国际开放标准、可被任意主流阅读器正确解析。
国际标准
2008
ISO
ISO 32000-1:2008 — Document management — Portable document format — Part 1: PDF 1.7
International Organization for Standardization (ISO)
Geneva: ISO. International Standard
↗ https://www.iso.org/standard/51502.html
PDFnoted 引用说明:针对历史存量 PDF 1.7 文档(当前互联网存量最庞大的版本),PDFnoted 解析引擎向下兼容 ISO 32000-1:2008 规范,保障对老旧 PDF 文件的完整读写能力。
学术论文
2024
被引 61 次
Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction
Zhang, Q. et al.
arXiv preprint arXiv:2410.21169
↗ https://arxiv.org/abs/2410.21169
PDFnoted 引用说明:该综述系统梳理了文档解析技术与视觉语言模型在复杂版面理解上的进展。PDFnoted 编辑器的 AI 润色与版面还原能力参考其结论,针对复杂版面与表格结构采用多模态解析策略。
学术论文
2024
基准测试
A Comparative Study of PDF Parsing Tools Across Diverse Document Categories
Adhikari, N.S. & Agarwal, S.
arXiv preprint arXiv:2410.09871
↗ https://arxiv.org/abs/2410.09871
PDFnoted 引用说明:PDFnoted 的 PDF 解析引擎参考了该论文对各解析工具的比较结论——PyMuPDF 与 pypdfium2 在文本提取准确率上表现最优,据此选择同类顶级 PDF 解析技术栈。
学术论文
2024
iConference
A Benchmark of PDF Information Extraction Tools Using a Multi-task and Multi-domain Evaluation Framework for Academic Documents
Gipp, B. et al.
iConference 2024. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-57850-2_5
↗ https://doi.org/10.1007/978-3-031-57850-2_5
PDFnoted 引用说明:该基准提供了多任务、多领域的 PDF 信息抽取评测框架。PDFnoted 在评估自研 PDF 转 Word/Excel/PPT 的转换质量时,借鉴其多任务评测维度(文本、表格、引用、元数据)设计内部回归测试集。
学术论文
2024
被引 58 次
Deep Learning for Table Detection and Structure Recognition: A Survey
Kasem, M.S. et al.
ACM Computing Surveys, 56(12), 1–41. https://doi.org/10.1145/3657281
↗ https://doi.org/10.1145/3657281
PDFnoted 引用说明:PDFnoted 的 PDF 转 Excel 功能依赖表格检测与结构识别。该综述为我们的表格提取算法选型提供了深度学习方案的学术依据,提升了复杂表格的还原准确度。