銀行PDF表抽出の再設計：Javaによる多層的アプローチ
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筆者らは、銀行PDF明細書の表抽出で標準Javaパーサーが失敗する課題に対し、ストリーム解析・OCR・選択的機械学習を組み合わせた階層型アプローチを再設計し、抽出精度を向上させた。
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imagePDFテーブル抽出（PDF Table Extraction）は、本番環境（Production）で失敗するまで簡単そうに見えることが多い。実際の銀行明細書（Bank Statements）はごちゃごちゃしていることが多く、スキャンされたページ（Scanned Pages）、レイアウトのズレ（Shifting Layouts）、結合セル（Merged Cells）、標準的なJavaパーサー（Java Parsers）を破綻させる折り返し行（Wrapped Rows）などが存在する。この記事では、ストリーム解析（Stream Parsing）、ラティス／光学文字認識（Lattice/OCR）、検証（Validation）、スコアリング（Scoring）、選択的機械学習（Selective ML）を用いてアプローチを再設計し、実際の銀行システムにおいて抽出をより信頼性の高いものにした方法を共有する。
*By Mehuli Mukherjee*
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PDF table extraction often looks easy until it fails in production. Real bank statements can be messy, with scanned pages, shifting layouts, merged cells, and wrapped rows that break standard Java parsers. This article shares how we redesigned the approach using stream parsing, lattice/OCR, validation, scoring, and selective ML to make extraction more reliable in real banking systems.
*By Mehuli Mukherjee*
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