Создание PDF-анализатора с расширенными функциями
Ключевые слова:
PDF-парсер, машинное обучение, извлечение данных, анализ текста, визуализация данных, Python, статистическая обработка, интеллектуальный анализ документов, информационная безопасностьАннотация
В статье рассматривается процесс проектирования и разработки программного средства для комплексного анализа PDF-документов с использованием библиотек PyPDF2, pdfplumber и Apache Tika, а также интеграция машинного обучения для распознавания структуры документов. Предложена архитектура системы
с расширенными функциями: извлечение текста, таблиц, изображений, семантический анализ и обработка больших объемов данных, описана архитектура разработанного приложения на языке Python, использующего библиотеки PyPDF2, pdfplumber, pandas
и matplotlib. Представлены алгоритмы работы модулей извлечения текста, анализа частотности слов, построения облаков слов и тепловых карт, а также экспорта данных
в формате Excel. Приводятся результаты тестирования системы на коллекции
из научных статей и технических документов. Сделан вывод о практической значимости разработанного инструмента для исследователей, аналитиков
и специалистов по работе с документацией.
Библиографические ссылки
Обзор UPDF 2.0: кроссплатформенный PDF-редактор с глубокими исследованиями для более интеллектуальной работы [Электронный ресурс] // Letem světem Applem. – 2025. – Режим доступа: https://www.letemsvetemapplem.eu/ (дата обращения: 25.02.2026).
AdaParse: An Adaptive Parallel PDF Parsing and Resource Scaling Engine / S. Chia, [и др.] // arXiv preprint arXiv:2505.01435. – 2025. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2505.01435 ,
Кулаков, М. Д. Разработка приложения для извлечения текста из файлов формата PDF / М. Д. Кулаков. – Иваново: ИГЭУ, 2025. – 74 с.
Автоматизация извлечения и анализа табличных данных с характеристиками электронных компонентов / [и др.] // naukaru.ru. – 2025. – Режим доступа: https://naukaru08.ru/ (дата обращения: 25.02.2026).
PDF-бот: проект для автоматической обработки PDF-документов и экспорта данных в Excel [Электронный ресурс] // GitHub. – 2025. – Режим доступа: https://github.com/SunnyS8/PDF_bot
Logics-Parsing Technical Report / [и др.] // arXiv preprint arXiv:2509.19760. – 2025. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2509.19760
Егорова, Д. К. Application of KNIME Analytics Platform tools to analyze the compliance of syllabuses with the requirements of employers / Д. К. Егорова, Ю. В. Заварухина // Огарёв-online. – 2023. – № 11. – Режим доступа: https://journals.rcsi.science/
Об утверждении Положения о системе сертификации средств защиты информации Министерства обороны Российской Федерации: приказ МО РФ от 29.09.2020 № 488. – М., 2020.
Об утверждении Порядка проведения сертификации процессов безопасной разработки программного обеспечения средств защиты информации: приказ ФСТЭК России от 01.12.2023 № 240. – М., 2023.
Goodfellow I. J., Shlens J., Szegedy C. Explaining and Harnessing Adversarial Examples // International Conference on Learning Representations (ICLR). – 2015. – arXiv:1412.6572.
Об утверждении Положения о системе сертификации средств защиты информации Министерства обороны Российской Федерации: приказ МО РФ от 29.09.2020 № 488. – М., 2020.
Об утверждении Порядка проведения сертификации процессов безопасной разработки программного обеспечения средств защиты информации: приказ ФСТЭК России от 01.12.2023 № 240. – М., 2023.
Adversarial Robustness of Neural Networks: A Review / S. G. Finlayson et al. // arXiv preprint arXiv:2502.01234. – 2025.
Adhikari, N. S. A Comparative Study of PDF Parsing Tools Across Diverse Document Categories / N. S. Adhikari [и др.] // arXiv preprint arXiv:2410.09871. – 2025.
A Comparative Study of PDF Parsing Tools Across Diverse Document Categories [Электронный ресурс] // Harvard University ADS. – 2024. – Режим доступа: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2024arXiv241009871A/abstract
OmniParser против Unstructured: какой пакет для разбора документов победит в 2025 году? [Электронный ресурс] // Sider AI. – 2025. – Режим доступа: https://sider.ai/ru/blog/ai-tools/omniparser-vs-unstructured-which-document-parsing-stack-wins-in-2025
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Молодёжный вестник Новороссийского филиала Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Copyright information
Тексты данной электронной статьи защищены (cc) Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
Вы можете свободно:
Делиться (You are free: to Share) – копировать, распространять и передавать другим лицам данную электронную книгу при обязательном соблюдении следующих условий:
– Атрибуция (Attribution) – Вы должны атрибутировать произведения (указывать автора и источник) в порядке, предусмотренном автором или лицензиаром (но только так, чтобы никоим образом не подразумевалось, что они поддерживают вас или использование вами данного произведения).
– Некоммерческое использование (Noncommercial use) – Вы не можете использовать эти произведения в коммерческих целях.
– Без производных произведений – Вы не можете изменять, преобразовывать или брать за основу эту электронную книгу или отдельные произведения.
Licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
or send a letter to Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain View, California, 94041, USA.
You are free:
to Share — to copy, distribute and transmit the work
Under the following conditions:
Attribution — You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work).
Non-commercial — You may not use this work for commercial purposes.
No Derivative Works — You may not alter, transform, or build upon this work.
Any of the above conditions can be waived if you get permission from the copyright holder.
