文本提取是指从文档、图片或扫描的 PDF 等资源中获取文本内容。这是数据分析流程中的关键环节，广泛应用于从大量文本数据中提取有价值的信息。
本文将介绍文本提取的基本原理、各种文本提取技术以及部分应用场景。
什么是文本提取？
你知道吗？每天产生的数据量高达 2.5 百万亿（10^18）字节。
面对如此庞大的数据规模，企业可以通过收集关于客户与产品的洞察，从而获得竞争优势。然而，关键在于零误差地有效分析和处理这些数据。这也正是文本提取在数据处理中发挥重要作用的地方。
文本提取既可以通过人工方式进行——由员工逐条查阅和解读内容，也可以使用各种自动化文本提取器来快速完成。
文本提取与文本挖掘的区别
文本提取关注于获取和检索具体信息，而文本挖掘则致力于在海量数据集中发掘规律和模式。例如，从用户评论中识别人们的情绪（正面、负面、中性）就属于文本挖掘的典型应用。
手动文本提取的难题
手动文本提取 在只需处理格式统一的单一文档时效果尚可。但若要从成百上千份版式各异的 PDF 文档中提取数据，手动提取就会变得极具挑战性。
高度耗时
浏览不同文档并正确提取文本需要花费大量时间。以外卖行业为例，时间就是生命。在收到订单确认的那一刻，必须迅速提取客户信息并与团队共享。
易出错
毋庸置疑，手动文本提取会导致许多未被察觉的人为错误。试想一下把错误的餐品送到了你的某个客户手中。
得益于自动化文本提取，企业现在可以在几秒钟内提取大量数据，从而减少人工劳动并节省成本。
自动化文本提取的原理
文本提取是“提取-加载-转换（ETL）”流程的第一步。文本提取过程的第一步是确定需要提取的数据。例如，如果你的文档是发票，那么将识别“发票编号”、“开票日期”、“客户名称”以及“表格字段（如描述、数量、单价、折扣、总价）”等数据字段。
锁定目标数据后，文本提取算法将结合自然语言处理和机器学习等不同技术，提取所需内容。
文本提取过程可简要概括为以下步骤：
- 首先对文档进行分类（例如，它是发票、订单确认还是提单文档？）。
- 识别元数据字段（例如全名、编号、日期、地址或价格）。
- 根据特定要求提取数据。
文本提取技术与方法
目前有几种用于从文本文档中提取数据的文本提取技术，例如光学字符识别（OCR）或自然语言处理（NLP）。
下面详细介绍这些主要方法。
机器学习
机器学习非常适合用于此目的，因为它可以从示例中学习，然后将该知识推广到其他文档。这意味着一旦你在特定文档集上训练了机器学习模型，就可以将其用于从语料库中的任何其他文档中提取信息。
OCR
这涉及将文本图像（例如扫描的文档或屏幕上的文本图像）转换为机器可读文本。OCR 软件使用模式识别算法从图像中识别并提取文本。
NLP
NLP 使用算法来分析和理解文本的含义和语境。NLP 技术可用于从非结构化文本中提取信息，例如从文档中提取姓名或日期。
正则表达式
正则表达式涉及使用一组规则或模式来识别并从更广泛的文本中提取特定的文本片段。正则表达式通常用于从文档中提取特定类型的数据，例如电子邮件地址或电话号码。
文本提取的应用场景
文本提取在各个行业和领域有着广泛的应用。文本提取的一些常见应用场景包括：
房地产
房地产经纪人每天从不同的房地产平台（如 Zillow、Trulia 和第三方平台）收到数百个房地产潜在客户。自动提取文本将有助于更快达成房地产交易。
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金融与法律
文本提取 可用于从法律或金融文档（如合同或财务报表）中提取特定信息，以促进分析和决策制定。
餐饮订餐与配送
自动化文本提取可以加快外卖配送流程，因为提取数据的速度更快，并可自动发送至共享的 Google 表格。
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电商
在 Shopify 或 WooCommerce 上管理网店意味着您将以数字化方式接收所有订单。借助自动化文本提取，您可以在 Shopify 和 HubSpot CRM 等平台之间创建智能工作流。
Parseur：强大的文本提取工具
Parseur 是一款可自动从不同文档中提取文本的文本提取软件。让 Parseur 区别于其他工具的是它拥有强大的 AI 引擎，并且非常适合非技术背景的用户使用。
Parseur 借助 AI、区域OCR 和动态OCR 来高效提取文本并在数秒内完成处理。该 AI 工具经过训练，支持从餐饮配送、发票处理或 Google Alerts 等不同用例场景中提取数据。
借助 Parseur 应用程序，您还可以将提取的数据与数百款其他应用集成。
文本提取助力获取实时数据
Google 每年处理超过 1.2 万亿次搜索，数据量不断增加并持续变化。提取准确的数据是了解消费者行为并做出更明智的数据驱动决策的关键。
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