Automated extraction and structuring of menus from PDF files using machine learning and NLP techniques

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.32523/2616-7263-2025-153-4-257-267
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study explores state-of-the-art approaches for processing PDF documents, with a focus on analyzing poorly structured restaurant menus. The focus will be on analyzing poorly structured restaurant menus. Successful automated processing typically requires well-structured documents, meaning that aesthetic design must often be sacrificed for machine readability. However, in case of restaurants, the design of the menu is more valuable than its structure, that is why the menus are harder to process, due to its poor structure. With the ability to successfully process the poorly structured PDF documents, further processing of the documents from other spheres of businesses should become much easier. A comparative analysis is conducted of structural features in different types of PDF documents, including legislative acts and academic publications. The research is aimed to use machine learning methods in order to overcome the challenges in automation of data extraction, analysis and structuring. Solution that has been described in the study is developed to overcome the problems with poorly structured PDF documents.