Конвейер пдф в ворд


Преобразование PDF в Word без дополнительных программ

Преобразуйте PDF в редактируемый файл Word.

Перетащите файлы сюда

Введите URL Dropbox Google Диск

Преобразовать
Сканы будут сохранены в виде изображений.

Премиум

Преобразовать с помощью OCR

Сканы будут преобразованы в редактируемый текст.

Метод OCR Второе может привести к изменению вёрстки."/>
РазметкаРаспознавание

Исходный язык файла

Чтобы получить оптимальный результат, выберите все языки, которые есть в файле.

Улучшить OCR

Применить фильтр: Применить фильтр No FilterGray Filter

Преобразуйте PDF-файлы в: Microsoft Word (*.docx)Word 2003 или более ранние версии (*.doc)

Информация: Включите поддержку JavaScript, чтобы обеспечить нормальную работу сайта.

Публикация рекламы

300,000+ users

18,000+ users

Оставайтесь на связи:

Как преобразовать PDF в Word?

Загрузите PDF-файл и настройте параметры. Если PDF содержит редактируемый текст, выберите «Преобразовать». Если вы хотите извлечь текст из отсканированного документа, выберите «Преобразовать с OCR». Чтобы оптимизировать результаты распознавания, укажите язык исходного файла.

  1. Загрузите PDF-файл.
  2. Choose Convert if your document does not contain any scanned images.
  3. If you need text recognition choose Convert with OCR. Configure the OCR settings to match your needs.
  4. In the optional settings choose Microsoft Word (*.docx) or Word 2003 or older (*.doc) from the dropdown menu.
  5. Нажмите «Начать».

Оцените инструмент 4. 1 / 5

Чтобы оставить отзыв, преобразуйте и скачайте хотя бы один файл

Отзыв отправлен

Спасибо за оценку

Конвертер PDF в Word — бесплатно на 100%

Конвертер PDF в Word — бесплатно на 100%

Начните бесплатный пробный период

Разблокируйте функции Pro и делайте свою работу быстрее.

"; break; case "emailVerification": e.innerHTML = "

Подтвердите свой адрес эл. почты

Без подтвержденного адреса вы не сможете пользоваться всеми функциями Smallpdf

"; break; case "ie11Offboard": e.innerHTML = "

Окончание поддержки IE11

Мы прекратили поддержку Internet Explorer. Пожалуйста, используйте другой браузер.

"; break; case "alipayNotSupported": e.innerHTML = "

Alipay больше не поддерживается

Обновите способ оплаты и продолжайте пользоваться Smallpdf Pro

"; break; case "editPromoBanner": e.innerHTML = "

Попробуйте наш универсальный инструмент для редактирования PDF, чтобы редактировать и упорядочивать документы быстрее! 🚀

"; break; } } }

Главная

Инструменты

  • Конвертировать и сжать

    • Сжать PDF

    • Конвертор PDF

    • PDF сканер

  • Разделить и объединить

    • Разделить PDF

    • Объединить PDF

  • Просмотр и редактирование

    • Редактировать PDF

    • Средство просмотра

    • Нумеровать страницы

    • Удалить страницы

    • Повернуть PDF

  • Конвертировать из PDF

    • PDF в Word

    • PDF в Excel

    • PDF в PPT

    • PDF в JPG

  • Конвертировать в PDF

    • Word в PDF

    • Excel в PDF

    • PPT в PDF

    • JPG в PDF

  • Подпись и безопасность

    • Подписать PDF

    • Cнять защиту PDF

    • Защитить PDF

ДокументыПоиск

Инструменты

  • Конвертировать и сжать

    • Сжать PDF

    • Конвертор PDF

    • PDF сканер

  • Разделить и объединить

    • Разделить PDF

    • Объединить PDF

  • Просмотр и редактирование

    • Редактировать PDF

    • Средство просмотра

    • Нумеровать страницы

    • Удалить страницы

    • Повернуть PDF

  • Конвертировать из PDF

    • PDF в Word

    • PDF в Excel

    • PDF в PPT

    • PDF в JPG

  • Конвертировать в PDF

    • Word в PDF

    • Excel в PDF

    • PPT в PDF

    • JPG в PDF

  • Подпись и безопасность

    • Подписать PDF

    • Cнять защиту PDF

    • Защитить PDF

  • Сжать
  • Конвертировать
  • Объединить
  • Редактировать
  • Подписать

"; break; } } }

  1. Главная

  2. PDF в Word

Как конвертировать PDF в Word

Возьмите свой PDF и выгрузите его на нашу платформу путем перетаскивания или нажатия кнопки. Затем дождитесь преобразования и можете скачивать полученный doc-файл.

Мы безопасно храним ваши файлы

Мы заботимся о конфиденциальности. Все файлы будут навсегда удалены с наших серверов через час. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашей политикой безопасности.

Доступно для всех платформ!

Наш конвертер PDF в Word работает на всех компьютерах, неважно, Mac, Windows или Linux.

PDF в Word наилучшего качества

Конвертировать PDF в Word непросто. Для получения наилучшего результата при конвертации файлов в формате doc мы объединили усилия с Solid Documents — лучшим поставщиком таких решений на рынке.

PDF в DOC за считанные секунды

С помощью нашего инструмента преобразование файлов действительно становится до смешного легким. Попробуйте - и Вам понравится.

Волшебное преобразование в облаке

У нас в облаке много серверов, которым ничего не остается, кроме как конвертировать PDF в Word. Поэтому Вы можете откинуться на спинку кресла, а они пусть работают.

Оцените этот инструмент

4,5 / 5 - 1 042 400 голосов

  • Конвертировать и сжать

    • Сжать PDF

    • Конвертор PDF

    • PDF сканер

  • Разделить и объединить

    • Разделить PDF

    • Объединить PDF

  • Просмотр и редактирование

    • Редактировать PDF

    • Средство просмотра

    • Нумеровать страницы

    • Удалить страницы

    • Повернуть PDF

  • Конвертировать из PDF

    • PDF в Word

    • PDF в Excel

    • PDF в PPT

    • PDF в JPG

  • Конвертировать в PDF

    • Word в PDF

    • Excel в PDF

    • PPT в PDF

    • JPG в PDF

  • Подпись и безопасность

    • Подписать PDF

    • Cнять защиту PDF

    • Защитить PDF

Мы делаем PDF проще.

©

2023

Smallpdf AG

Made with

for the people of the internet.

Политика конфиденциальности

Условия использования

Правовая информация

Автоматическое извлечение контента из PDF-файлов с помощью Amazon Textract

Создано Tianxia Jia (AWS)

Среда: AI Производство

2 Машины Аналитика; Большие данные

Сервисы AWS: Amazon S3; Амазонский текст; Amazon SageMaker

Сводка

Многим организациям необходимо извлекать информацию из файлов PDF, загружаемых в их бизнес-приложения. Например, организации может потребоваться точное извлечение информации из налоговых или медицинских PDF-файлов для налогового анализа или обработки медицинских заявлений.

В облаке Amazon Web Services (AWS) Amazon Textract автоматически извлекает информацию (например, печатный текст, формы и таблицы) из файлов PDF и создает файл в формате JSON, содержащий информацию из исходного файла PDF. Вы можете использовать Amazon Textract в Консоли управления AWS или путем реализации вызовов API. Мы рекомендуем использовать программные вызовы API для масштабирования и автоматической обработки большого количества файлов PDF.

Когда Amazon Textract обрабатывает файл, он создает следующий список из Блок объектов: страницы, строки и слова текста, формы (пары ключ-значение), таблицы и ячейки, элементы выбора. Также включается другая информация об объекте, например ограничивающие рамки, доверительные интервалы, идентификаторы и взаимосвязи. Amazon Textract извлекает информацию о содержимом в виде строк. Требуются правильно идентифицированные и преобразованные значения данных, поскольку они могут быть более легко использованы вашими нижестоящими приложениями.

В этом шаблоне описывается пошаговый рабочий процесс использования Amazon Textract для автоматического извлечения содержимого из файлов PDF и преобразования его в чистый вывод. В шаблоне используется метод сопоставления с шаблоном для правильного определения необходимого поля, имени ключа и таблиц, а затем применяются исправления постобработки для каждого типа данных. Вы можете использовать этот шаблон для обработки различных типов PDF-файлов, а затем масштабировать и автоматизировать этот рабочий процесс для обработки PDF-файлов идентичного формата.

Предварительные условия и ограничения

Предварительные требования

  • Активный аккаунт AWS.

  • Существующая корзина Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) для хранения файлов PDF после их преобразования в формат JPEG для обработки Amazon Textract. Дополнительные сведения о корзинах S3 см. в разделе Обзор корзин документации Amazon S3.

  • Блокнот Textract_PostProcessing. ipynb Jupyter (прилагается), установлен и настроен. Дополнительные сведения о блокнотах Jupyter см. в разделе Создание блокнота Jupyter в документации по Amazon SageMaker.

  • Существующие PDF-файлы идентичного формата.

  • Понимание Python.

Ограничения

  • Ваши PDF-файлы должны быть хорошего качества и хорошо читаться. Рекомендуется использовать исходные файлы PDF, но вы можете использовать отсканированные документы, преобразованные в формат PDF, если все отдельные слова понятны. Дополнительные сведения об этом см. в разделе Предварительная обработка PDF-документов с помощью Amazon Textract: обнаружение и удаление визуальных элементов в блоге AWS Machine Learning.

  • Для многостраничных файлов можно использовать асинхронную операцию или разделить файлы PDF на одну страницу и использовать синхронную операцию. Дополнительные сведения об этих двух параметрах см. в разделах Обнаружение и анализ текста в многостраничных документах и ​​Обнаружение и анализ текста в одностраничных документах документации Amazon Textract.

Архитектура

Рабочий процесс этого шаблона сначала запускает Amazon Textract на примере файла PDF ( Первый запуск ), а затем запускает его на файлах PDF, формат которых идентичен первому PDF ( Повторите запуск ). На следующей диаграмме показан объединенный рабочий процесс «Первое выполнение » и « Повторное выполнение », который автоматически и повторно извлекает содержимое из файлов PDF с идентичными форматами.

На схеме показан следующий рабочий процесс для этого шаблона:

  1. Преобразование файла PDF в формат JPEG и сохранение его в корзине S3.

  2. Вызовите Amazon Textract API и проанализируйте JSON-файл ответа Amazon Textract.

  3. Отредактируйте файл JSON, добавив правильную пару KeyName:DataType для каждого обязательного поля. Создайте файл TemplateJSON для этапа Repeat run .

  4. Определите функции коррекции постобработки для каждого типа данных (например, с плавающей запятой, с целым числом и датой).

  5. Подготовьте PDF-файлы в том же формате, что и ваш первый PDF-файл.

  6. Вызов API Amazon Textract и анализ JSON ответа Amazon Textract.

  7. Сопоставьте проанализированный файл JSON с файлом TemplateJSON .

  8. Реализовать исправления постобработки.

Окончательный выходной файл JSON содержит правильные KeyName и Value для каждого обязательного поля. Стек целевых технологий0002 Автоматизация и масштабирование

Рабочий процесс Repeat run можно автоматизировать с помощью функции AWS Lambda, которая запускает Amazon Textract при добавлении нового файла PDF в Amazon S3. Затем Amazon Textract запускает сценарии обработки, и конечный результат можно сохранить в хранилище. Дополнительные сведения об этом см. в разделе Использование триггера Amazon S3 для вызова функции Lambda в документации Lambda.

Инструменты

  • Amazon SageMaker. SageMaker — это полностью управляемый сервис машинного обучения, который помогает быстро и легко создавать и обучать модели машинного обучения, а затем напрямую развертывать их в готовой к работе размещенной среде.

  • Amazon S3 — Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) — это хранилище для Интернета.

  • Amazon Textract. Amazon Textract упрощает добавление в ваши приложения обнаружения и анализа текста документов.

Эпики

Задача Описание Требуемые навыки
Преобразование файла PDF.

Подготовьте файл PDF к первому запуску, разделив его на одну страницу и преобразовав в формат JPEG для синхронной операции Amazon Textract ( Syn API ).

Примечание . Вы также можете использовать асинхронную операцию Amazon Textract ( Asyn API ) для многостраничных PDF-файлов.

Специалист по данным, разработчик
Проанализируйте ответ Amazon Textract в формате JSON.

Откройте блокнот Textract_PostProcessing.ipynb Jupyter (прилагается) и вызовите Amazon Textract API, используя следующий код:

  response = texttract.analyze_document( Документ={ 'S3Объект': { «ВЕДРО»: ВЕДРО, 'Имя': '{}'.format(имя файла) } }, FeatureTypes=["ТАБЛИЦЫ", "ФОРМЫ"])  

Разберите ответ JSON в форму и таблицу, используя следующий код:

  parseformKV=form_kv_from_JSON(ответ) parseformTables=get_tables_fromJSON(response)  
Специалист по данным, разработчик
Отредактируйте файл TemplateJSON.

Отредактируйте проанализированный JSON для каждого KeyName и соответствующего DataType (например, строка, число с плавающей запятой, целое число или дата) и заголовков таблиц (например, Имена столбцов и Имена строк ).

Этот шаблон используется для каждого отдельного типа файла PDF, что означает, что шаблон можно повторно использовать для файлов PDF, имеющих идентичный формат.

Специалист по данным, разработчик
Определение функций коррекции постобработки.

Значения в ответе Amazon Textract для файла TemplateJSON являются строками. Нет различий для даты, числа с плавающей запятой, целого числа или валюты. Эти значения должны быть преобразованы в правильный тип данных для последующего варианта использования.

исправить каждый тип данных в соответствии с файлом Templatejson , используя следующий код:

  FinalJson = PostProcessingCorrection (ParsedJson, Templatejson)  
Data Schount, Developer
Data Schount, Developer , разработка , . Требуемые навыки Подготовьте PDF-файлы.

Подготовьте файлы PDF, разделив их на одну страницу и преобразовав в формат JPEG для синхронной операции Amazon Textract ( Syn API ).

Примечание . Вы также можете использовать асинхронную операцию Amazon Textract ( Asyn API ) для многостраничных PDF-файлов.

Специалист по данным, разработчик Позвоните в Amazon Textract API.

Вызовите Amazon Textract API, используя следующий код:

  response = texttract.analyze_document( Документ={ 'S3Объект': { «ВЕДРО»: ВЕДРО, 'Имя': '{}'.format(имя файла) } }, FeatureTypes=["ТАБЛИЦЫ", "ФОРМЫ"])  
Специалист по данным, разработчик Проанализируйте ответ Amazon Textract в формате JSON.

Разберите ответ JSON в форму и таблицу, используя следующий код:

  parseformKV=form_kv_from_JSON(ответ) parseformTables=get_tables_fromJSON(response)  
Специалист по данным, разработчик Загрузите файл TemplateJSON и сопоставьте его с проанализированным JSON.

Используйте TemplateJSON для извлечения правильных пар ключ-значение и таблицы с помощью следующих команд:

  form_kv_corrected=form_kv_correction(parseformKV,templateJSON) form_table_corrected = form_Table_correction (parseformTables, templateJSON) form_kv_table_corrected_final={**form_kv_corrected , **form_table_corrected}  
Специалист по данным, разработчик Исправления после обработки.

Использовать DataType в TemplateJSON Функции файла и пост-обработки для исправления данных с использованием следующего кода:

  FinalJson = PostProcessingCorrection (form_kv_table_corcrected_final, Templatejson)  
Data Scientist, Developer

. данные из документов с помощью Amazon Textract

  • Извлечение текстовых и структурированных данных с помощью Amazon Textract 

  • Ресурсы Amazon Textract

  • Вложения

    Чтобы получить доступ к дополнительному содержимому, связанному с этим документом, разархивируйте следующий файл: attachment.zip

    Javascript отключен или недоступен в вашем браузере.

    Чтобы использовать документацию Amazon Web Services, должен быть включен Javascript. Инструкции см. на страницах справки вашего браузера.

    Условные обозначения документов

    Свяжите репозиторий AWS CodeCommit с Amazon SageMaker Studio между учетными записями

    Создание контейнеров Docker в SageMaker для обучения моделей в Step Functions

    pdf-to-text · Темы GitHub · GitHub

    Вот 34 публичных репозитория соответствует этой теме.

    ..

    Академический молот / SciTSR

    Звезда 270

    Неструктурированный ввод-вывод / неструктурированный

    Звезда 214

    пд3ф / пд3ф

    Звезда 124

    Битчудо / Docotic.Pdf.Образцы

    Звезда 53

    галкахана / pdf-текст-извлечение

    Звезда 32

    iditectweb / преобразователь

    Звезда 27

    Найнияюб / pdf-текст-данные-извлекатель

    Звезда 23

    Исурува / PDF-ИНСТРУМЕНТЫ

    Звезда 23

    Асика32764 / php-pdf-2-текст

    Звезда 22

    Наносети / OCR-питон

    Звезда 17

    асепмауланаисмаил / pdf-to-txt-python

    Звезда 13

    Луис Араужо / API-Табуа-Маре

    Звезда 12

    АшканАбд / pdf2word-GUI

    Звезда 8

    блеск-jayakumar / Извлечение данных из PDF в Python

    Звезда 8

    мик-кул / pdf-текстовый поток

    Звезда 7

    байтскаут / pdf-extractor-sdk-образцы

    Звезда 4

    безумная ночь / pdf-макет-текст-стриппер

    Звезда 3

    выберитеpdf / selectpdf-api-perl-клиент

    Звезда 1

    изменить / pdf-учебник

    Звезда 1

    байтскаут / pdfco-rails

    Звезда 1

    Улучшить эту страницу

    Добавьте описание, изображение и ссылки на pdf-to-text страницу темы, чтобы разработчикам было легче узнать о ней.


    Learn more

    Только новые статьи

    Введите свой e-mail

    Видео-курс

    Blender для новичков

    Ваше имя:Ваш E-Mail: