如何可以高效的把pdf文档转化为txt文档（非OCR）

2025年10月23日 12:31 91 @网络整理

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下面是几种常见的方法：

1. 直接提取可选文字（文本层）

   • 如果 PDF 本身由可选文字（即不是纯图片扫描），那么最可靠且最快的方法是 “导出文本” 或 “直接抽取文字层”而无需 OCR。

   • 例如用 Adobe Acrobat 的“导出 > 纯文本（TXT）”功能就可以。

   • 优点：精度高（因为文字层本身存在），速度快，版式影响少。

   • 缺点：若 PDF 是扫描件、或者文字层是图片、或者文字可选但排版复杂（多栏、表格、图文混排）就可能导出结果混乱。文档结构可能丢失。

2. 在线或桌面工具（直接/批量转换）

   • 有很多在线服务或桌面软件支持 “PDF → TXT” 的转换，且工具已封装了流程。例：

     • PDF2Go（支持 OCR + 提取）

     • PDF24 Tools 的 “PDF→TXT”模块。

     • FreeConvert 的 “PDF→TEXT”服务。

     • CloudConvert 的 PDF→TXT 转换。

   • 优点：无须编程，快速用；部分支持批量。

   • 缺点：对于复杂排版／扫描件 OCR 的结果可能不理想；在线服务可能有隐私／文件大小／批量限制。

3. 高级 OCR/AI 布局识别（扫描件、复杂结构）

   • 当 PDF 是扫描件、图片生成、或者有复杂排版（多栏、图文混排、表格、公式）的时候，简单提取文字层不够，这时就要用 OCR 或更高级的 AI 布局识别。

   • 例如： ABBYY FineReader 支持从扫描 PDF 中识别文字并导出 TXT。

   • 还有例如 “AI + OCR” 的组合工具，比如文中提到的 AlgoDocs AI。

   • 优点：能处理实际扫描、图像文字、复杂布局，适用性强。

   • 缺点：成本较高（软件付费／运算资源）／时间可能更长／对于非常复杂版面（例如杂志版式）依然可能有误识或顺序乱。

4. 命令行／批处理工具

   • 如果你希望自动化、批量处理很多 PDF，则可以考虑命令行工具或脚本方式（尽管你说除了 Python 图像识别，但这里可以是“提取文字层”而不是 OCR 图像识别）。例如命令行软件（Windows/Mac/Linux）支持将 PDF → TXT。

   • 例如有专门“PDF to Text”应用在 Windows 中支持批量模式。

   • 优点：可自动化／批量处理／集成到工作流程。

   • 缺点：对扫描件或复杂结构仍可能不够强大；可能需要熟悉命令行。

推荐工具

下面推荐几款 易用/高效 的工具（在线、桌面、命令行都有），你可以根据需求选：

• Adobe Acrobat（桌面商业软件）—— 支持 PDF → TXT 直接导出。

• ABBYY FineReader（桌面高端 OCR 软件）—— 专门处理扫描 PDF，支持 TXT 输出。

• PDF2Go（在线）—— 上传 PDF，可选 OCR 模式，输出 TXT。

• PDF24 Tools（在线）—— 免费、浏览器可用，支持 PDF → TXT 转换。

• FreeConvert（在线）—— 简单易用，支持批量。

• CloudConvert（在线）—— 多功能转换平台，支持多种格式。

• AlgoDocs AI（AI 高级工具）—— 面向复杂结构、混合布局的 PDF 提取。

建议流程（好用高准确率）

为了“高效、高准确率”地完成 PDF → TXT，我建议按照如下流程／策略：

1. 判断 PDF 类型：

   • 是“文字层可选”（即你可以直接在 PDF 中复制文字）？

   • 还是“扫描件／图片生成”的，没有可选文字？

   • 是单栏、清晰排版，还是多栏、杂志式、含表格／图像？

   不同情况选用不同策略。

2. 优先尝试“文字层提取”：

   • 如果文字层存在且版式简单，用 Acrobat 或类似工具直接导出为 TXT，速度快、准确高。

   • 确认输出后浏览一下：检查是否有乱码、段落乱序、多栏错乱等问题。

3. 如果是扫描件／结构复杂：

   • 使用 OCR／AI 布局识别工具（如 FineReader、AlgoDocs AI）。

   • 在 OCR 设置里选择正确的语言、识别质量（高／标准）、尽可能启用“保持布局”或“段落识别”功能。

   • 导出 TXT 后，再进行人工或脚本清洗：例如修正段落、删除页眉页脚重复、修正多栏顺序错乱。

4. 批量处理 +自动化：

   • 若有大量文件，建议选择支持批量转换并可命令行／脚本方式调用的工具。

   • 转换完后可以用脚本（例如 sed/awk／Python）对输出进行后处理：合并行、删除空行、规范编码、合并多栏。

5. 验证 &修正：

   • 检查输出的 TXT 是否有乱码、识别错误（特殊字符、公式、表格内容）或顺序乱。

   • 根据需要手动修正或写辅助脚本去自动化处理常见错误。

   • 如果是用于后续文本挖掘、搜索、机器学习等用途，确保编码（如 UTF-8）正确、段落结构合理。

6. 隐私／安全考量：

   • 如果 PDF 含有敏感信息，尽量使用本地桌面工具，而非上传到线上服务。

   • 检查在线服务是否有隐私政策：如是否自动删除文件、是否加密传输。部分工具有明确说明。

总结

• 若 PDF 是“文字层存在＋排版简单”，选择 “文字层提取” 是最快最准的方法。

• 若是“扫描件或复杂版面”，就需要 OCR 或 AI 布局识别工具。

• 在线工具很方便但可能有批量／隐私／格式限制造成的误差。桌面工具更可靠。

• 批量／自动化场景推荐命令行／脚本辅助。

• 最后一定做质量复核、必要时清洗输出文本。