基于深度学习的多格式文档结构化数据特征提取系统

本发明公开了基于深度学习的多格式文档结构化数据特征提取系统，包括以下步骤：步骤S1：文档预处理；对输入的PDF报表进行格式标准化处理，包括文档的去噪、旋转校正；步骤S2：格式自适应识别；应用机器学习算法，基于已有的文档样本训练模型，自动识别输入文档的格式类型。本发明涉及数据处理技术领域，本发明的有益效果是，效率提升：通过自动识别文档格式并采用针对性的数据提取方法，本发明能显著提升数据处理的速度，相比现有技术，数据提取速度大幅提升。准确率提高：结合OCR技术和自然语言处理技术，本发明在数据提取准确率上有显著提升，准确率提高至90%以上，有效减少了人工校正的需求。