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

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32523/2616-7263-2025-153-4-257-267
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.