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、主流技术方法及常见应用场景，帮助您深入理解这一概念。
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。
面对不断增长的数据规模，企业可以通过数据收集和分析获取关于客户与产品的洞察，通过数据驱动获得竞争优势。高效且精准地分析和处理这些数据，离不开文本提取技术。
文本提取既可以通过人工方式进行——由员工逐条查阅和录入内容，也可以凭借自动化文本提取工具来快速完成。
文本提取与文本挖掘的区别
文本提取关注于从数据中获取和整理具体信息，而文本挖掘则致力于发掘数据中的规律和模式。例如，从用户评论中分析情感倾向（正面、负面、中性）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 在数据量少且格式统一的情况下尚可应对。但若要从成百上千份版式各异的 PDF 文档中获取内容，手工处理将面临挑战：
高度耗时
不同文档间来回查找、录入数据，极其耗时。以外卖行业为例，订单下达需迅速提取客户信息同步团队，否则会延误配送。
易出错
手动录入必然产生误差，许多错误不易察觉。比如，错误配送的餐食可能影响客户体验。
如今，自动化文本提取工具可在几秒钟内处理大量文档，大幅度降低人力投入和运营成本。
自动化文本提取的原理
文本提取往往是“提取-加载-转换（ETL）”流程的第一步。在开始时，需要明确要提取哪些数据。例如处理发票时，需识别“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）”等细节。
锁定目标数据后，文本提取算法会结合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等先进技术，提取所需内容。
简要流程如下：
- 首先对文档类型进行判断（如发票、订单确认或提单等）
- 识别关键元数据字段（如名称、编号、日期、价格、地址等）
- 提取所需数据，按需展示或导出
主流文本提取技术与方法
主流文本提取技术包括光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）等。下面详细介绍这些主要方法：
机器学习
机器学习特别适合用于文本提取。通过在特定文档集上训练模型，机器学习算法可以识别不同文档结构并自动获取目标信息，应用于多种相似文档的数据提取场景。详细了解信息提取应用
OCR
光学字符识别（OCR）将图片（如扫描的文档或照片中的文字）转换为可编辑的文本格式。凭借模式识别算法，OCR 工具能够快速识别并提取图像内的所有字符信息。
NLP
自然语言处理（NLP）通过算法深入分析文本含义和语境。它可实现从非结构化文本中提取诸如人名、时间、地点等关键信息。
正则表达式
正则表达式为文本提取提供了灵活、精确的模式匹配能力。通过设定规则，可轻松定位和提取如电子邮件地址、电话号码等特定格式的数据。
文本提取的典型应用场景
无论在哪个行业，文本提取都能助力提升工作效率。主要应用场景包括：
房地产
地产经纪人每日需从不同房地产平台（如 Zillow、Trulia、第三方平台等）获取大量潜在客户信息。自动化文本提取可显著提升跟进效率。
更多内容请查看房地产自动化流程介绍
金融与法律
文本提取 可助力从合同、财务报表等专业文件中快速汇总关键信息，支持数据分析和决策制定。
餐饮订餐与配送
自动化文本提取使外卖企业能实时处理客户订单，并自动化同步至 Google 表格等平台，大幅提升配送响应速度。
自动化您的订餐流程，并创建专属DoorDash API 集成
电商
若你在 Shopify、WooCommerce 等平台运营网店，借助自动化文本提取，可将订单信息高效对接至 HubSpot CRM 等工具，打造智能电商自动化工作流。
Parseur：专业的文本提取工具
Parseur 是一款面向多种文档自动提取文本内容的软件。它具备先进的 AI 引擎，操作简单，非技术背景用户也能快速上手。
Parseur 借助 AI、区域OCR 和动态OCR 等多项技术，能在数秒内精准提取处理文本。强大的训练模型支持从餐饮配送、发票处理、Google Alerts 等多场景批量提取数据。
此外，Parseur 能与数百款应用集成，实现数据的自动化流转与联动。
文本提取助力实时数据分析
每年 Google 处理超过 1.2 万亿次搜索。面对持续增长的数据体量，准确提取及分析文本信息，已成为理解用户行为和制定数据驱动决策的关键工具。
最后更新于
