数字治理2030项目中的PDF转CSV技术实现

数字治理2030项目中的PDF转CSV技术实现

在数字治理2030项目中，处理公开意见征询（パブコメ）数据是一个重要环节。本文详细介绍了如何将能源厅公开征询的PDF格式数据转换为结构化CSV文件的技术实现方案。

技术挑战

PDF文档通常包含两种类型的内容：文本型和图像型。能源厅的公开征询数据同时包含这两种形式，这给数据提取带来了以下挑战：

1. 文本型页面需要准确识别和分割每条评论
2. 图像型页面需要OCR技术进行文字识别
3. 文档布局复杂，包含表格和多列排版
4. 日文文本处理需要考虑特殊字符和格式

解决方案架构

项目团队采用了多管齐下的技术方案：

1. 文本型页面处理

对于文本型页面，使用pdftotext工具直接提取文本内容，然后通过正则表达式匹配特定格式的评论ID（如620224019开头的一串数字）来分割每条评论。处理流程包括：

• 去除页眉页脚等干扰信息
• 标准化换行符和空格
• 提取时间戳和评论内容

2. 图像型页面处理

对于图像型页面，采用OCR技术方案：

1. 图像预处理：

   • 裁剪关键区域（保留左侧70%宽度）
   • 转换为灰度图像
   • 增强对比度和锐度

2. OCR引擎优化：

   • 使用Tesseract OCR引擎
   • 尝试多种页面分割模式(PSM)
   • 结合日语和英语语言模型

3. 结果后处理：

   • 去除OCR常见错误
   • 标准化文本格式
   • 与文本型结果合并去重

关键技术点

区域裁剪优化

通过分析PDF布局，确定评论内容集中在左侧区域。采用动态裁剪策略：

left = int(width * 0.1)  # 保留更多左侧内容
right = int(width * 0.8) # 避免右侧干扰
top = 0
bottom = int(height * 0.8) # 去除底部无用信息

多模式OCR策略

为提高识别率，采用多种OCR模式并行处理：

1. 尝试6种不同的页面分割模式(PSM)
2. 对每种模式结果进行评分
3. 选择评分最高的结果作为最终输出

评分标准基于：

• 匹配到的评论ID数量
• 文本长度
• 特定关键词出现频率

数据合并与去重

将文本型和OCR型结果合并后，基于评论ID进行去重处理。最终输出包含三个关键字段：

1. 评论ID（唯一标识）
2. 时间戳
3. 评论内容

实际效果与优化

经过多次迭代优化，系统实现了：

• 从2954条原始评论中提取出2907条有效数据
• OCR识别准确率达到可接受水平
• 保留了完整的评论语义内容

针对复杂布局的PDF，团队建议：

1. 优先使用原生文本提取方法
2. 对图像区域采用高分辨率OCR
3. 结合多种技术方案的结果

经验总结

该项目展示了处理公开数据的典型技术路径，关键经验包括：

1. 不要依赖单一技术方案，文本提取和OCR应结合使用
2. 区域裁剪对OCR效果影响巨大，需反复调试
3. 后处理阶段的正则表达式需要针对具体数据格式定制
4. 结果验证需要人工抽样检查，特别是对边界情况

这种技术方案不仅适用于能源厅数据，也可推广到其他部门的公开意见处理场景，为数字治理建设提供技术支持。