Ekstraksi Tabel di Internet : dalam Format HTML dan PDF

Internet menyediakan data dalam berbagai format, salah satunya adalah tabel yang dapat dalam format HTML dan PDF. Suatu ekstraksi semi otomatis pada tabel dibutuhkan untuk mengambil data, sehingga dapat digunakan untuk proses lebih lanjut bersama dengan data lain. Hal ini dapat dilakukan dengan cara copy-paste, tetapi tidak efektif karena membutuhkan lebih banyak waktu dan pekerjaan berulang untuk melakukannya. Tabel terdiri dari struktur fisik dan struktur logik. Artikel ini menyajikan ekstraksi tabel dilihat dari struktur logik-nya yaitu dengan algoritma yang sudah dikembangkan pada tabel HTML dan suatu tinjauan pustaka yang akan digunakan untuk penelitian selanjutnya dalam mengembangkan algoritma ekstraksi dari struktur logik tabel PDF. Melalui artikel ini, menelaah algoritma yang sudah dikembangkan untuk ekstraksi struktur logik dari tabel HTML dan akan menjadi acuan dalam mengembangkan metode/pendekatan untuk ekstraksi tabel dalam format PDF pada penelitian selanjutnya

On the use of smart and semi-automatic interfaces to structure unstructured data

Chaque jour le volume de données numériques mondiales augmente considérablement. Plus de 75% de ces données sont non structurées. Cet article concerne la restructuration des informations graphiques contenues dans les fichiers PDF (Portable Document Format) et/ou les fichiers vectoriels. Ces documents sont détenus en général par les services de la « Smart Factory » : les bureaux d’études, les services des méthodes, les services des travaux neufs, les services de maintenance des entreprises. Pour restructurer ces données, nous proposons d’utiliser les méthodes d’Extraction des Connaissances dans les Données (ECD) ou, en anglais, Knowledge Discovery in Databases (KDD). Si, en théorie, l’utilisateur est présent lors de l’ECD, dans la pratique, ce n’est pas le cas. C’est le constat que faisait Fayard en 2003 lors de la conférence KDD. En général l’utilisateur n’est présent que lors de la phase de validation. Nous montrons pourquoi, dans la restructuration des données, il faut que l’utilisateur soit au centre du processus et présent à toutes les étapes. On peut parler d’E(A)CD pour une Extraction Anthropocentrée des Connaissances dans les Données.Every day, the volume of the world's digital data increases considerably. Over 75% of these data are non-structured. This paper is about restructuring graphic information contained in Portable Document Format (PDF) files and/or vector files. These documents are generally held by ''Smart Factory'' services: design offices, methods departments, new work departments and company maintenance services. To restructure these data, we propose using Knowledge Discovery in Databases (KDD) methods. Although, theoretically, the user is present during the KDD, in practice, this is not the case. This was observed by Fayard in 2003 at the KDD conference. Generally, the user is only present during the validation phase. We show why, in data restructuring, the user must be at the heart of the process and present at all stages. We can talk about (A)KDD for the Anthropocentric Knowledge Discovery in Databases .The first stage of this restructuring consists of extracting graphic and text objects contained in Portable Document Format (PDF) files to put them in a pivot data format. The second stage consists of coding this information in the form of an alphabet. The third stage consists of recreating the graphic and text components which are repeated in these files (which we shall refer to as graphemes). And the fourth stage consists either (1) of automatically identifying these graphemes based on knowledge or (2) presenting them so the user identifies and introduces them into the knowledge base. It is this entire restructuring process, which we will describe in this paper. As we highlighted, in this incremental process it is people who play the main role, assisted by computers and not the opposite

A System for Converting PDF Documents into Structured XML format

Abstract. We present in this paper a system for converting PDF legacy documents into structured XML format. This conversion system first extracts the different streams contained in PDF files (text, bitmap and vectorial images) and then applies different components in order to express in XML the logically structured documents. Some of these components are traditional in Document Analysis, other more specific to PDF. We also present a graphical user interface in order to check, correct and validate the analysis of the components. We eventually report on two real user cases where this system was applied on