はじめに
こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。
最近はLLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。
ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にすることが必要です。
そこで今回は、PythonでPDFからテキストを抽出するためのライブラリを比較して、どれが良いのか検証しました。
概要
今回はPDF読み取りライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3つのPythonライブラリを比較しました。
それぞれのライブラリの特徴は以下の通りです。
まずはPDFからテキスト、表の抽出を行い、最後にLLMやRAGを活用する際に適した形式であるMarkdownに抽出したテキストや表を変換できるか検証しました。
結論としてはpdfplumberが精度も良く扱いやすい印象がありました。
解析対象のPDFは、以下の3つのPDFから見出しや表があるページをピックアップしました。
1. DX白書2023
2. デジタル改革関連法案ワーキンググループ作業部会とりまとめ
3. IT 調達に係る国等の物品等又は役務の調達方針及び調達手続に関する申合せ
具体的なページは以下の4つです。汎用性を確認するため、異なるファイルから選択しています。
サンプル1(テキスト抽出比較用)
サンプル2(テキスト抽出比較用)
サンプル3(表の抽出比較用)
サンプル4(表の抽出比較用)
実装
今回利用した実装はこちらです。
PyMuPDFやpdfplumberでは、PDFファイルを読み込んだ時点でページごとに区切られているので、ページごとの処理を簡単に実装することができます。
unstructuredでは、PDF全体をTitleやListItemというオブジェクトに分解します。そのため、まずはPDFを読み込む関数であるpartition_pdf()の引数のinclude_page_breaksをTrueにしてページの区切りを抽出できるようにし、さらにページごとに処理できるようにする実装が追加で必要でした。
PyMuPDF
import pymupdf
doc = pymupdf.open(pdf_path)
num_page = 3
print(doc[num_page].get_text())
num_page = 4
tables = doc[num_page].find_tables()
print(tables[0].extract())
pdfplumber
import pdfplumber
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
num_page = 3
print(f'{pdf.pages[num_page].extract_text()}')
num_page = 4
tables = pdf.pages[num_page].find_tables()
print(tables[0].extract())
unstructured
from unstructured.partition.pdf import partition_pdf
from unstructured.documents.elements import PageBreak
def extract_page_elements(page_number):
"""特定のページの要素を抽出する"""
page_content = []
current_page = 0
for element in elements:
if isinstance(element, PageBreak):
current_page += 1
elif current_page == page_number:
page_content.append(element)
return page_content
elements = partition_pdf(
filename=pdf_path,
include_page_breaks=True,
infer_table_structure=True,
languages=['JPN']
)
num_page = 3
page = extract_page_elements(num_page)
print("\n".join([str(el) for el in page]))
num_page = 4
page = extract_page_elements(num_page)
tables = [el for el in page if el.category == "Table"]
print(tables[0].metadata.text_as_html)
比較結果
テキスト抽出
まずはテキストがどのように抽出されるのかを見ていきます。
サンプル1のテキスト抽出結果
サンプル1では、一般的によくある見出しと本文の形式のページがどのように抽出されるか比較しました。
PyMuPDF
第２章
国内産業におけるDXの取組状況の概観
マクロ調査
1
（1）
マクロ的な現状把握調査の概要
現在、
あらゆる産業において、
デジタル技術を用いた既存業務の効率化・高度化や、
新規ビジネス創
出、
ビジネスモデル変革といった、
いわゆるDXの必要性が叫ばれている。
...
pdfplumber
第２章
国内産業におけるDXの取組状況の概観
1 マクロ調査
（1） マクロ的な現状把握調査の概要
現在、あらゆる産業において、デジタル技術を用いた既存業務の効率化・高度化や、新規ビジネス創
出、ビジネスモデル変革といった、いわゆるDXの必要性が叫ばれている。一方で、業界的な慣習や、人
材・スキルの不足、予算上の制約など、さまざまな課題から、DXへの取組が難しい企業もあるものと
推定される。国や調査会社のアンケート調査はDXの取組状況や課題を抽出していると期待される。そ
こで今回、我が国のDXのマクロ的な現状を把握するため、一般に公開されているアンケート結果など
を基に調査を実施した。
本調査のうち、マクロ調査の実施に当たっては、民間企業、官公庁（民間への委託含む）、各種団体にお
...
unstructured
第２章
国内産業におけるDXの取組状況の概観
<oos=
1 マクロ調査
|
（1） マクロ的な現状把握調査の概要
現在、あらゆる産業において、デジタル技術を用いた既存業務の効率化・高度化や、新規ビジネス創 出、ビジネスモデル変革といった、いわゆるDXの必要性が叫ばれている。一方で、業界的な慣習や、人 材・スキ ルの不足、予算上の制約など、さまざまな課題から、DXへの取組が難しい企業もあるものと 推定される。国や調査会社のアンケート調査はDXの取組状況や課題を抽出していると期待される。そ こで今回、我が国のDXのマクロ的な現状を把握するため、一般に公開されているアンケート結果など を基に調査を実施した。
本調査のうち、マクロ調査の実施に当たっては、民間企業、官公庁（民間への委託含む）、各種団体にお けるアンケート調査結果など幅広い資料を収集（図表2-2）し、企業規模、産業、地域ごとのDXの取組の現 状について確認、取りまとめている。また、これらの資料とは別に、IPAが2022年6月から7月にかけて実 施した「企業を中心としたDX推進に関する調査」の結果も一部参照している。
なお、第2部にて参照している各種資料では、その調査ごとにアンケート母集団やアンケート対象者 抽出方法、DXの定義、企業規模・産業・地域などの分類軸が異なる。そのため、各調査結果が示す傾向 は必ずしも整合するものではないが、DX事例収集における整理軸としての企業属性と、その属性別で の大まかな傾向を見極めるためには有効と考えている。
042 DX白書2023
- PyMuPDF：PDF上での改行に加えて、句読点や単語の途中にも改行が入る
- pdfplumber：PDFの見た目通りに抽出されている
- unstructured：PDF上での改行は基本的に半角空白として抽出される。段落の変わり目で改行が入る
サンプル2のテキスト抽出結果
サンプル2では、論文等で多い1ページ内に複数の列がある場合、という観点で比較してみます。
PyMuPDF
- 5 -
別紙１ 対象とする政府機関等
【国の行政機関】
内閣官房
内閣法制局
人事院
...
pdfplumber
別紙１ 対象とする政府機関等
【国の行政機関】 国立美術館 産業技術総合研究所
内閣官房 国立文化財機構 製品評価技術基盤機構
内閣法制局 教職員支援機構 新エネルギー・産業技術総合
...
unstructured
別紙１ 対象とする政府機関等
【国の行政機関】 内閣官房 内閣法制局 人事院 内閣府 宮内庁 公正取引委員会 個人情報保護委員会 カジノ管理委員会 警察庁 金融庁 消費者庁 復興庁 総務省 法務省 外務省 財務省 文部科学省 厚生労働省 農林水産省 経済産業省 国土交通省 環境省 防衛省 会計検査院 【独立行政法人】 国立公文書館 北方領土問題対策協会 日本医療研究開発機構 国民生活センター 情報通信研究機構 統計センター 郵便貯金簡易生命保険管理・ 郵便局ネットワーク支援機 構 国際協力機構 国際交流基金 酒類総合研究所 造幣局 国立印刷局 国立特別支援教育総合研究 所
大学入試センター 国立青少年教育振興機構 国立女性教育会館 国立科学博物館 物質・材料研究機構 防災科学技術研究所 量子科学技術研究開発機構
国立美術館 国立文化財機構 教職員支援機構 科学技術振興機構 日本学術振興会 理化学研究所 宇宙航空研究開発機構 日本スポーツ振興センター 日本芸術文化振興会 日本学生支援機構 海洋研究開発機構 国立高等専門学校機構 大学改革支援・学位授与機構 日本原子力研究開発機構 勤労者退職金共済機構 高齢・障害・求職者雇用支援 機構 福祉医療機構 国立重度知的障害者総合施 設のぞみの園 労働政策研究・研修機構 労 働者健康安全機構 国立病院機構 医薬品医療機器総合機構 医薬基盤・健康・栄養研究所 地域医療機能推進機構 年金積立金管理運用独立行 政法人 国立がん研究センター 国立循環器病研究センター 国立精神・神経医療研究セン ター 国立国際医療研究センター 国立成育医療研究センター 国立長寿医療研究センター 農林水産消費安全技術セン ター 家畜改良センター 農業・食品産業技術総合研究 機構 国際農林水産業研究セ ンタ ー
森林研究・整備機構 水産研究・教育機構 農畜産業振興機構 農業者年金基金 農林漁業信用基金 経済産業研究所 工業所有権情報・研修館
- 5 -
産業技術総合研究所 製品評価技術基盤機構 新エネルギー・産業技術総合
開発機構 日本貿易振興機構 情報処理推進機構 石油天然ガス・金属鉱物資源 機構 中小企業基盤整備機構 土木研究所 建築研究所 海上・港湾・航空技術研究所 海技教育機構 航空大学校 自動車技術総合機構 鉄道 建設・運輸施設整備支援 機構 国際観光振興機構 水資源機構 自動車事故対策機構 空港周辺整備機構 都市再生機構 奄美群島振興開発基金 日本高速道路保有・債務返済 機構 住宅金融支援機構 国立環境研究所 環 境再生保全機構 駐留軍等労働者労務管理機 構 【サイバーセキュリティ基 本法に定める指定法人】 地方公共団体情報システム 機構 地方公務員共済組合連合会 地方職員共済組合 都職員共済組合 全国市町村職員 共済組合連 合会 国家公務員共済組合連合会 日本私学学校振興・共済事業 団 公立学校共済組合 日本年金機構
- PyMuPDF：PDF上で3列あるが、左の列から順に1列ずつ分けて抽出できている
- pdfplumber：横方向に1行として読み込んでいて、別の列のテキストが半角空白で繋がって抽出されている
- unstructured：3列を分けて抽出できているが、基本的に改行は半角空白として抽出されている
表の抽出
次に表を抽出できるかどうかを見ていきます。
サンプル3の表抽出結果
サンプル3では、一般的によくある形式の表を抽出できるか比較しました。
PyMuPDF
[['分類', 'No.', '発行元', '題名'],
['民間\n企業', '1', '株式会社NTTデータ経営研究所', '日本企業のデジタル化への取り組みに関するアンケート調査\n（2019年8月）'],
[None, '2', '株式会社帝国データバンク', 'DX推進に関する企業の意識調査（2022年1月）'],
...
pdfplumber
[['分類', 'No.', '発行元', '題名'],
['民間\n企業', '1', '株式会社NTTデータ経営研究所', '日本企業のデジタル化への取り組みに関するアンケート調査\n（2019年8月）'],
[None, '2', '株式会社帝国データバンク', 'DX推進に関する企業の意識調査（2022年1月）'],
...
unstructured
<table><thead><tr><th>切 類</th><th>| No.</th><th>発 行 元</th><th>顕 名</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="11">民 間 丁 苫</td><td>①</td><td>| 株 式 会 社 NTT デ ー タ 経 営 研 究 所</td><td>日本止萱のデシタル化への取り組みに関するアンケ一 ト 調 査 (②0①⑨ 年 ⑧ 月 )</td></tr><tr><td>②</td><td>| 株 式 会 社 帖 国 デ ー タ バ ン ク</td><td>DX 推 進 に 関 す る 企 業 の 意 講 調 査 (②0②② 年 ① 月 )</td></tr><tr><td>ク ①</td><td>ー っ ー タ ル バ | 株 式 会 社 帝 国 デ ー タ バ ン ク</td><td>特 別 企 画 : DX 推 進 に 関 す る 企 業 の 実 態 ( `DX 推 進 に 関 す る 企 業 の 意 識 調 査 」 デ ー タ か ら の 分 析 含 む ) (②0②② 年 ③ 月 )</td></tr><tr><td>③</td><td>| PwC Japan グ ル ー プ</td><td>⑳②① 年 DX 意 識 調 査 一 T モ ダ ナ イ ゼ ー シ ョ ン 編 一</td></tr><tr><td>④</td><td>| 株 式 会 社 INDUSTRIAL-X</td><td>企 業 の DX 実 現 に 向 け た 課 題 と コ ロ ナ 前 後 の 意 向 に 関 す る 調 査 (②0②① 年 ⑦ 月 )</td></tr><tr><td>⑤</td><td>| MM 総 研</td><td>中 小 企 業 の DX 推 進 に お け る 課 題 分 析 (②0②② 年 ③ 月 )</td></tr><tr><td>⑥</td><td>| 株 式 会 社 エ イ ト レ ッ ド</td><td>地 方 都 市 の 中 小 企 業 の DX 実 態 調 査 (②0②② 年 ① 月 )</td></tr><tr><td>⑦</td><td>| 株 式 会 社 エ イ ト レ ッ ド</td><td>東 京 都 の 中 小 企 業 に お け る DX 実 態 調 査 (②0②① 年 ⑫ 月 )</td></tr><tr><td>⑧</td><td>a ッ | 株 式 会 社 電 通 デ ジ タ ル</td><td>日 本 に お け る 企 業 の デ ジ タ ル ト ラ ン ス フ ォ ー メ ー シ ョ ン 調 査 (②0②① 年 度 )</td></tr><tr><td>⑨</td><td>| ア ビ ー ム コ ン サ ル テ ィ ン グ 株 式 会 社</td><td>日 本 企 業 の DX 取 り 組 み 実 態 調 査 (②0②0 年 ⑫ 月 )</td></tr><tr><td>①0</td><td>| デ ル ・ テ ク ノ ロ ジ ー ズ 株 式 会 社</td><td>DX 動 向 調 査 ⑳②①</td></tr><tr><td rowspan="7">言 六 庁</td><td>⑪</td><td>| 経 済 産 業 省</td><td>デ ジ タ ル ト ラ ン ス フ ォ ー メ ー シ ョ ン 調 査 ⑳②②</td></tr><tr><td>⑫</td><td>活 産 蒋 ① | 綱 淡 産 業 貫</td><td>地 域 末 来 牽 引 企 業 ア ン ケ ー ト ( 第 ② 回 ス マ ー ト か つ 強 靱 な 地 域 経 済 社 会 の 実 現 に 向 け た 研 究 会 資 料 ②) ( 令 和 ③ 年 ② 月 )</td></tr><tr><td>①③</td><td>| 経 済 産 業 省</td><td>令 和 ② 年 度 中 小 企 業 の デ ジ タ ル 化 に 関 す る 調 査</td></tr><tr><td>| ⑭</td><td>閻 闇 継 ; | 経 済 産 業 省 中 国 経 済 産 業 局</td><td>中 国 地 域 に お け る 地 域 末 来 牽 引 企 業 等 の 経 営 デ ジ タ ル 化 ・DX の 太 愛 醇 査 ー</td></tr><tr><td>⑮</td><td>| 誌 稗 着 / 情 報 通 信 総 合 研 究 所</td><td>デ ジ タ ル デ ー タ の 細 沼 め 任 体 の M 湯 と 江 服 の 理 仁 に 眺 す る 顆 ま</td></tr><tr><td>⑯</td><td>o ル ル eame m② ぷ ー | 総 務 責 情 報 通 信 総 合 研 究 所</td><td>デ ジ タ ル ・ ト ラ ン ス フ ォ ー メ ー シ ョ ン に よ る 経 済 へ の イ ン バ ク ト に 関 す る 調 査 研 究 (②0②① 年 ③ 月 )</td></tr><tr><td>⑰</td><td>| 文 部 科 学 省 科 学 技 術 ・ 学 術 政 簗 研 究 所</td><td>| 科 学 技 術 に 関 す る 国 民 意 講 調 査 ーDX に つ い て 一</td></tr><tr><td rowspan="6">て の f 団 体</td><td>①⑧</td><td>ー ク m u | 独 立 行 政 法 人 情 報 処 理 推 進 機 構</td><td>デ ジ タ ル ・ ト ラ ン ス フ ォ ー メ ー シ ョ ン (DX) 推 進 に 向 け た 企 業 と IT 人 材 の 実 態 調 査 (②0②0 年 ⑤ 月 ⑭ 日 )</td></tr><tr><td>⑲</td><td>| 独 立 行 政 法 人 情 報 処 理 推 進 機 様</td><td>デ ジ タ ル 時 代 の ス キ ル 変 革 等 に 関 す る 調 査 (②0②② 年 ④ 月 )</td></tr><tr><td>⑳</td><td>| 独 立 行 政 法 人 情 報 処 理 推 進 機 構</td><td>デ ジ タ ル 時 代 の ス キ ル 変 革 等 に 関 す る 調 査 (②0②① 年 ④ 月 )</td></tr><tr><td>①</td><td>| 狗 工 行 攻 沼 人 小 な 業 基 槌 整 侵 槻 機</td><td>| 中 小 会 業 の DX 推 進 に 関 す る 調 査 (②0②② 年 ⑤ 月</td></tr><tr><td>②②</td><td>独 立 行 政 法 人 労 働 政 篠 研 究 ・ 研 修 機 構</td><td>も の づ く り 産 業 に お け る DX ( デ ジ タ ル ト ラ ン ス フ ォ ー メ ー シ ョ ン ) に 対 応 し た 人 材 の 確 保 ・ 育 成 や 働 き 方 に 関 す る 調 査 ( 令 和 ③ 年 ⑤ 月 )</td></tr><tr><td>②③</td><td>日 本 情 報 シ ス テ ム ・ ユ ー ザ ー 協 会</td><td>企 業 T 動 向 調 査 報 告 書 ⑳②②</td></tr></tbody></table>
- PyMuPDF：表の構造をリスト形式で抽出できている
- pdfplumber：表の構造をリスト形式で抽出できている
- unstructured：表の構造をHTML形式で抽出できているが、文字の読み取り精度は低い
サンプル4の表抽出結果
サンプル4では列数が多く、空白セルも混ざるようなケースを見てみました。
結果はサンプル3と同様の結果となりました。
PyMuPDF
[['大分類',
'小分類',
'A. 整備方針\nの策定',
'B. デジタル庁の\n統括・監理',
'C. 個別システム\nの整備・運用',
'D. 一括予算\n計上（注）',
'備考'],
['(1)国のシステム',
'①デジタル庁システム',
'○',
'○',
'デジタル庁が\n整備・運用',
'○',
'国、独法、地方公共団体、準公共の民間事\n業者が相互に連携するためのシステムを含む'],
...
pdfplumber
[['大分類',
'小分類',
'A. 整備方針\nの策定',
'B. デジタル庁の\n統括・監理',
'C. 個別システム\nの整備・運用',
'D. 一括予算\n計上（注）',
'備考'],
['(1)国のシステム',
'①デジタル庁システム',
'○',
'○',
'デジタル庁が\n整備・運用',
'○',
'国、独法、地方公共団体、準公共の民間事\n業者が相互に連携するためのシステムを含む'],
...
unstructured
<table><thead><tr><th>, 大 分 願</th><th>, 願</th><th>整 備 方 針 ん 荒 俊 f</th><th>|B. デ ジ B デ シ ク ル To</th><th>. 個 別 C シス テ ム</th><th>・ 一 括 予 算 D 一 拳 争</th><th>側 老</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">- o</td><td>ー ム ー っ ー デ シ タ シ ム</td><td>り</td><td>り</td><td>デ ジ タ ル 庁 が 整 備 ・ 運</td><td></td><td>国 、 独 法 、 地 方 公 共 団 体 、 準 公 共 の 民 間 事 業 者 が 相 互 に 連 携 す る た め の シ ス テ ム を 含 む</td></tr><tr><td>② デ ジ タ ル 庁 . 各 府 省 共 同 プ ロ ジェ ク | 埋 楊</td><td>ー</td><td>ド ー</td><td>デ ジ タ ル 庁 が 整 備 談 託</td><td>| ー</td><td></td></tr><tr><td>⑨ 名 府 省 シ ス テ ム</td><td>ら</td><td>O。</td><td>啓 体 増 健</td><td>“</td><td>が R ④ 年 度 以 陳 の 取 扱 い よ 一 拭 計 上 の</td></tr><tr><td rowspan="2">つ 猛 法 の シ ス テ (②) 独 法 の シ ス テ ム</td><td>〟 - 人</td><td>-</td><td>0</td><td>鯛 き の 宇 体 漸 健 - 運</td><td>轟</td><td>誌 醇 バ レ ク の 付 の 場 ※ 運 営 買 交 付 金 以 外 の 交 付 金 の 場 合 は 、 ー 括 計 上 可 能 か</td></tr><tr><td>, る @ 上 記 以 外 の シ ス テ ム</td><td>ら</td><td>限 ( デ ジ タ ル 庁 が 指 導 ・ 助 言 )</td><td>ー | ( デ ジ タ ル 庁 が | 指 導 ・ 助 言 )</td><td></td><td>独 法 が 整 備 - 運 用</td></tr><tr><td rowspan="2">(③) 地 方 公 共 団 体 の シ ス テ ム</td><td>① 国 の 補 助 金 が 交 付 さ れ る シ ス テ ム</td><td>ら ン (※) ~</td><td>〇</td><td>各 府 省 が 祷 助 金 執 行 地 方 が 整 備 . 運</td><td></td><td>※ 標 準 化 法 の 基 本 方 針 は 、 総 務 省 と 共 同 で 策 定</td></tr><tr><td>る @ 上 記 以 外 の シ ス テ ム</td><td>ら</td><td>x</td><td>x</td><td></td><td>地 方 が 整 備 ・ 運 用</td></tr><tr><td rowspan="2">( の 森 公 公 野 の 氏 間 事 業 者 の シ ス テ ム</td><td>g 急 に 整 零 の シ ス テ ① 緊 急 に 整 備 を 要 す る 等 の シ ス テ ム |</td><td>ら x 囲 安 と 共 同 )</td><td>⑤ 談</td><td>デ ジ タ ル 庁 ・ 各 府 ② 浩 閻 m i</td><td></td><td>> リ ー ※ 整 備 の 緊 怠 性 の 度 合 い 等 に 応 じ 、 様 々 な 整 eect</td></tr><tr><td>| る @ 上 記 以 外 の シ ス テ ム</td><td>O C 栄 畜 D</td><td>x</td><td></td><td></td><td>ョ 事 業 者 が 整 備 - 運 用</td></tr><tr><td rowspan="2">な な 民 間 事 業 者 の シ ス テ ム</td><td>① 相 互 連 携 分 野 の 民 間 事 業 者 が 利 す る シ ス テ ム</td><td>A ( 標 準 を 策 定 )</td><td>國</td><td></td><td></td><td>。 事 業 者 が 整 備 . 運 用</td></tr><tr><td>② 上 記 以 外 の シ ス テ ム</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>事 業 者 が 整 備 . 運 用</td></tr></tbody></table>
検証結果
実際に検証した所感に、ライセンスも加えて結果をまとめると以下のようになります。
|
PyMuPDF |
pdfplumber |
unstructured |
| テキスト抽出 |
▲
句読点や単語の途中でも改行が入る |
〇
PDFの見た目通りに抽出可能 |
▲
段落等の大きな変化がある所のみ改行 |
| 表抽出 |
〇
リスト形式で抽出可能 |
〇
リスト形式で抽出可能 |
▲
HTML形式で抽出可能 読取精度は低い |
| ライセンス |
AGPL |
MIT license |
Apache-2.0 |
unstructuredの表の読み取り精度が低いのは、テキスト抽出と異なり、構造を読み取るためにOCRベースのモデルに読取方法が変更されるためだと思われます。
また、RAGであればMarkdown化することで精度が上がることがありますが、今回比較したライブラリではMarkdown化までは対応してませんでした。
まとめ
今回はPDFからテキストや表を抽出可能なPythonライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3つを比較しました。
個人的には、シンプルな実装でライセンス的にも制約が少ないpdfplumberが一番扱いやすい印象を受けました。
表に関しても適切に抽出でき、構造化されていた点が良かったです。
実装を追加すれば抽出した文字の大きさを取得でき、文字の大きさから見出しかどうか等の判定も可能になると思われるので、機会があれば試してみたいと思います。
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