一种基于Python的批量提取PDF数据要素化高效方法

本发明涉及司法PDF材料数据提取、处理领域，且公开了一种基于Python的批量提取PDF数据要素化高效方法，包括通过深度集成PyPDF2、PDFMiner、PyMuPDF，结合多线程、异步处理、并行计算和OCR技术，优化PDF解析效率；引入机器学习模型进行PDF布局分析，利用自然语言处理和计算机视觉技术识别并结构化文档元素；设计基于规则引擎框架，结合图形化界面和配置文件，支持用户通过可视化界面灵活定义提取规则；将提取结果保存为标准化表格格式，通过SQLAlchemy、Pandas库支持直接导入关系型数据库或NoSQL数据库；设计基于React或Vue.js的简洁直观图形化用户界面，结合Ant Design或Material‑UI组件库，提供基于JavaScript的配置向导和实时预览功能。本发明具备能够快速准确地从各种格式的PDF文档中提取关键信息的优点。