Программное обеспечение для преобразования PDF в текст извлекает текстовый слой из цифровых PDF-файлов и использует OCR, если страницы являются изображениями. Лучший выбор зависит от макета, качества сканирования, конфиденциальности, объёма пакетной обработки и того, нужен ли вам только текст или также сводка с помощью ИИ. Протестируйте один репрезентативный документ, проверьте порядок чтения и критически важные факты, а затем сохраните ссылки на страницы.

Команда редакции HiNoter · Протестировано и проверено 11 августа 2026 года · Контролируемая локальная выборка в Windows 10 Pro, Python 3.12.13 · Оборудование и коммерческие планы с выполненным входом: Н/Д

Какое программное обеспечение для преобразования PDF в текст лучше всего подходит для каждой задачи?

Однозначного универсального победителя не существует. Приведённые ниже рекомендации объединяют актуальную официальную документацию с одним контролируемым локальным тестом базовой задачи извлечения. Восемь коммерческих продуктов и продуктов с открытым исходным кодом не тестировались в прямом сравнении; если проверка с выполненным входом или лицензированием не проводилась, наблюдение обозначено как Н/Д.

Быстрый выбор: используйте Word для преимущественно текстового PDF, который нужно превратить в редактируемый документ, Google Docs — для быстрого сканирования файлов с низким риском, NAPS2 — для бесплатного локального интерфейса, OCRmyPDF — для контролируемой пакетной обработки, ABBYY — для профессиональных средств управления OCR, а Acrobat или Foxit — когда редактирование и управление PDF так же важны, как и извлечение. Используйте Tesseract, если вы создаёте конвейер, а не покупаете интерфейс.

Извлечение текста из PDF, OCR и сводка с помощью ИИ — это три разных этапа

Нативное извлечение считывает символы, уже сохранённые внутри PDF. Обычно оно выполняется быстро и сохраняет точное написание, но визуальная страница не обязательно содержит правильный порядок чтения. PDF может содержать каждое слово, но при этом свести таблицу в плоский текст или чередовать строки из двух колонок.

Обработка OCR PDF в текст необходима, если страница является изображением и не содержит пригодного текстового слоя. OCR предсказывает символы и их положение на основе пикселей. Поворот, размытость, низкая контрастность, необычные шрифты, рукописный текст, смешанные языки и сжатые сканы могут изменить результат.

Преобразование PDF в текст со сводкой с помощью ИИ добавляет третий этап. Модель может организовать проверенный текст в разделы, сводки, вопросы или интеллект-карту. Она не может сделать ошибочный символ OCR правильным. Если OCR изменит «не одобрено» на «одобрено», сводка может уверенно повторить неверный вывод.

Как мы тестировали проблему извлечения

Мы создали один анонимный четырёхстраничный PDF специально для этой статьи. На странице 1 содержится обычный текст, на странице 2 — два столбца, на странице 3 — таблица, суммы, отрицание и сноска, а страница 4 представляет собой отсканированное изображение на китайском языке с небольшим поворотом и шумом бумаги. В файле нет клиентских, юридических, медицинских или персональных данных.

Нативный текстовый слой был извлечён локально с помощью pypdf 6.10.0, pdfplumber 0.11.9 и PyMuPDF 1.28.2. Страница только с изображением была обработана с помощью Windows.Media.Ocr с использованием единственного установленного языка OCR, zh-Hans-CN. Коммерческие продукты, онлайн-инструменты загрузки и HiNoter на образце не запускались; для них указано N/A.

Метрика: нормализованное сходство текста рассчитывается с использованием Python SequenceMatcher после нормализации пробелов и удаления добавленных OCR пробелов между иероглифами CJK. Это проверяет последовательность относительно известного эталона. Это показатель сходства для контролируемого образца, а не универсальный показатель точности, частоты ошибок в словах или рейтинг продукта.

Значения в миллисекундах описывают обработку одного локального четырёхстраничного файла в одной среде. Их нельзя сравнивать с сетевыми сервисами, большими пакетами, другими устройствами или коммерческими системами OCR. Важный вывод носит структурный характер: нативное извлечение обнаружило слова, но не восстановило заданную последовательность двух столбцов, тогда как страница только с изображением не вернула ничего, пока не был применён OCR.

Как выглядели случаи ошибок?

Два столбца: все слова присутствуют, но последовательность неверна

Ожидаемый порядок чтения предполагал полный левый столбец, за которым следовал полный правый столбец. Вместо этого нативные средства извлечения чередовали строки слева и справа:

ОЖИДАЛОСЬ
ЛЕВЫЙ СТОЛБЕЦ — МЕТОД
Текст PDF должен извлекаться без OCR.
Порядок чтения должен сохранять этот столбец целиком, прежде чем переходить вправо.
...
ПРАВЫЙ СТОЛБЕЦ — РЕЗУЛЬТАТ
Для отсканированных страниц требуется OCR, прежде чем слова станут доступны для поиска.

ИЗВЛЕЧЕНО
ЛЕВЫЙ СТОЛБЕЦ — МЕТОД
ПРАВЫЙ СТОЛБЕЦ — РЕЗУЛЬТАТ
Текст PDF должен извлекаться без OCR.
Для отсканированных страниц требуется OCR, прежде чем слова станут доступны для поиска.

Поиск по ключевым словам всё ещё может работать, однако резюме абзаца может объединить несвязанные утверждения. Поэтому для исследовательских отчётов, контрактов, материалов совета директоров или кратких отчётов о встречах одного наличия символов недостаточно.

Отсканированная страница: замена знаков препинания и символов

ЭТАЛОН
Кодовое обозначение проекта: Чэньгуан-27

РЕЗУЛЬТАТ OCR
Кодовое обозначение проекта · Чэньгуан-27

Человек всё ещё может восстановить смысл, но двоеточие и дефис изменились. Подобные замены могут изменить номера счетов, даты, ссылки на пункты, знаки минуса или научную нотацию. Правильная цель контроля качества — факт, определяющий решение, а не впечатляющий процент для всей страницы.

Лучшее программное обеспечение для преобразования PDF в текст: обзор восьми вариантов

В каждом обзоре используются одни и те же вопросы: для какого источника инструмент подходит лучше всего? Добавляет ли он OCR к сканам? Как он обрабатывает пакетные операции? Куда передаётся файл? Каков результат последующей обработки? Что именно было протестировано? Маркетинговые заявления о точности не повторяются как измеренные факты.

1. ABBYY FineReader PDF: наиболее документированное решение для профессионального OCR

Лучше всего подходит для: исследователей, команд по работе с архивами и ориентированных на документы подразделений, которым нужны OCR, управление макетом, сравнение и повторное преобразование в одном настольном продукте.

Текущая страница продукта ABBYY описывает OCR на основе ИИ, оцифровку бумажных документов и сканов, конвертацию, сравнение документов и регулярную оцифровку. На проверенной странице с ценами FineReader PDF Standard стоил $99/год, Corporate — $165/год, а Mac — $69/год. Также описывалась автоматизированная конвертация Hot Folder в Corporate с ежемесячным лимитом в 5 000 страниц; перед покупкой проверьте регион, налоги, условия лицензии и текущие ограничения.

Может: объединять OCR сканов, редактирование PDF, конвертацию и инструменты профессиональной проверки. Не может: устранить необходимость проверять важную таблицу или гарантировать идеальное распознавание каждого источника. Статус тестирования: официальная документация изучена; тестовый запуск на лицензированном образце не проводился.

Официальные источники: обзор FineReader PDF и цены; проверено 11 августа 2026 года.

2. Adobe Acrobat Pro: лучший универсальный рабочий процесс для PDF

Лучше всего подходит: командам, которые уже управляют сканированием, редактированием, редактированием с удалением конфиденциальных данных, формами, подписями и проверкой PDF в Acrobat.

На странице справки Adobe, обновлённой 30 апреля 2026 года, говорится, что рабочий процесс сканирования может применять OCR и превращать изображения текста в доступный для поиска и выделения текст. Также доступны настройки языка и вывода. Acrobat привлекателен, когда извлечение текста является одним из этапов более масштабного управляемого процесса работы с PDF, а не единственной задачей.

Может: сканировать, распознавать, редактировать и управлять PDF в одном устоявшемся интерфейсе. Не может: сделать плохой скан достоверным или гарантировать, что сводка ИИ сохранит каждый пункт. Конфиденциальность: настольные и облачные решения/решения с ИИ могут различаться; классифицируйте файл и проверьте, какой именно сервис используется. Статус тестирования: официальная справка изучена; тестовый запуск на лицензированном образце и региональная числовая цена не проверялись.

Официальные источники: сканирование документов и применение OCR и тарифы и цены; проверено 11 августа 2026 года.

3. OCRmyPDF: лучший вариант для приватных и повторяемых пакетных задач OCR

Лучше всего подходит: техническим командам, которым нужны локальная командная строка, вариант с Docker, пакетные задания, обработка страниц и создание доступных для поиска PDF без отправки документов в общедоступный конвертер.

OCRmyPDF добавляет слой текста OCR к отсканированным PDF. Его документация охватывает обработку изображений, языковые пакеты, пакетные задания, отслеживаемые папки, ограничения ЦП, временное хранилище, вывод PDF/A и вопросы безопасности PDF. Это более эффективный компонент рабочего процесса, чем полноценный редактор для конечного пользователя.

Может: автоматизировать локальное OCR и сохранять исходное изображение страницы вместе с доступным для поиска текстовым слоем. Не может: предоставить графический интерфейс для редактирования, встроенную сводку ИИ или безопасную обработку ненадёжных PDF без усиления защиты системы. Статус тестирования: документация изучена; образец из этой статьи не обрабатывался через OCRmyPDF.

Официальный источник: документация OCRmyPDF 17.10.0; проверено 11 августа 2026 года.

4. NAPS2: лучший бесплатный локальный графический инструмент для извлечения текста из отсканированных PDF

Лучше всего подходит: пользователям, которым нужен бесплатный настольный интерфейс для сканирования, импорта смешанных PDF, выбора языков OCR и создания документов, доступных для поиска.

NAPS2 сообщает, что OCR может сделать отсканированный текст доступным для поиска, поддерживает загрузку и выбор нескольких языков и может применять OCR к импортированным документам. Особенно полезно правило на уровне страницы: если на странице уже есть текст, программа оставляет её без изменений; в противном случае применяет OCR. В документации также говорится, что программа не может напрямую сохранять результат OCR в текстовый файл; пользователи сохраняют PDF, доступный для поиска, и копируют текст из средства просмотра.

Может: предоставить нетехническим пользователям локальный путь к OCR с настройками языка и очистки. Не может: экспортировать обычный текстовый файл напрямую из документированного рабочего процесса OCR или создавать сводку ИИ. Стоимость: на официальном сайте указано, что программа бесплатна, без рекламы и ограничений. Статус тестирования: документация изучена; тестовый запуск продукта не проводился.

Официальный источник: документация NAPS2 по OCR; проверено 11 августа 2026 года.

5. Foxit PDF Editor: лучший вариант для редактирования PDF с дополнительными функциями ИИ

Лучше всего подходит: командам, которым нужны OCR, редактирование документов и помощник ИИ в одной коммерческой среде для работы с PDF.

Текущая страница продукта Foxit описывает преобразование отсканированных документов в доступные для поиска и редактируемые PDF с помощью OCR. Также на ней рекламируются создание сводок, интеллектуальный поиск и извлечение информации с помощью Foxit AI. На той же странице говорится, что загрузки через браузер обрабатываются облачными серверами Foxit и сохраняются в личном облачном пространстве, поэтому онлайн- и настольные сценарии не следует считать одинаковыми вариантами с точки зрения конфиденциальности.

Может: объединять OCR, редактирование и проверку с помощью ИИ. Не может: заменить проверку договора или медицинскую проверку либо доказать точность сводки без сверки с источниками. Статус тестирования: официальная страница продукта изучена; загрузка, настольная версия, ИИ и региональные числовые цены не проверялись.

Официальные источники: Foxit PDF Editor, центр доверия и политика конфиденциальности; проверено 11 августа 2026 года.

6. Google Drive и Google Docs: лучший вариант для быстрого облачного OCR

Лучше всего подходит: для небольшого PDF или изображения с низким уровнем риска, которому нужно быстро добавить редактируемый текст и доступ для команды.

Официальный рабочий процесс Google прост: загрузите файл на Диск, щёлкните его правой кнопкой мыши и откройте с помощью Google Документов. На странице справки говорится, что Диск может конвертировать многостраничные PDF и файлы изображений, рекомендуются файлы размером не более 2 МБ, а также предупреждается, что списки, таблицы, столбцы, сноски и концевые сноски, скорее всего, не будут распознаны. Это предупреждение соответствует структурной проблеме, выявленной в нашем локальном тесте с колонками.

Может: предоставить удобное облачное OCR и редактируемый текст. Не может: точно сохранять сложные макеты или соответствовать требованиям к обработке данных только локально. Статус тестирования: официальная справка изучена; файл не загружался, тариф Workspace не тестировался.

Официальный источник: преобразование PDF и фотографий в текст; проверено 11 августа 2026 года.

7. Microsoft Word: лучший вариант для редактирования преимущественно текстового PDF

Лучше всего подходит: для преобразования нативного PDF с большим объёмом текста в редактируемый документ Word, когда точное соответствие страниц не требуется.

Microsoft сообщает, что Word создаёт копию PDF и преобразует его содержимое в формат, который Word может отображать. Лучше всего он работает с PDF, состоящими преимущественно из текста, и может не сохранять соответствие страниц; строки и страницы могут разрываться в разных местах. Word — это средство конвертации и редактирования, а не первый выбор для скана, содержащего только изображения.

Может: сразу сделать PDF с большим объёмом текста редактируемым в знакомом инструменте. Не может: гарантировать исходный макет или служить надёжной системой OCR для отсканированных страниц. Статус тестирования: официальная страница поддержки изучена; учётная запись Microsoft 365 и тестовый запуск не проводились.

Официальный источник: редактирование PDF в Word; проверено 11 августа 2026 года.

8. Tesseract OCR: лучший движок для настраиваемых локальных конвейеров

Лучше всего подходит: разработчикам и командам по работе с данными, которым нужны скриптуемый движок OCR, множество языков, несколько форматов вывода и полный контроль над предварительной обработкой и интеграцией.

В официальном репозитории Tesseract говорится, что он поддерживает UTF-8, более 100 языков из коробки и такие форматы вывода, как обычный текст, hOCR, PDF, TSV, ALTO и PAGE. Также указано, что это не графическое приложение и что качество изображения часто требует улучшения. Tesseract считывает изображения в форматах PNG, JPEG и TIFF; для рабочего процесса с PDF требуется растеризация или оболочка, например OCRmyPDF.

Может: обеспечивать локальные воспроизводимые системы OCR и структурированный вывод. Не может: самостоятельно предложить готовый интерфейс для проверки PDF или сводку ИИ. Стоимость: лицензия Apache 2.0. Статус тестирования: документация репозитория изучена; тестовый запуск не проводился.

Официальный источник: репозиторий Tesseract OCR; проверено 11 августа 2026 года.

Как выбрать средство извлечения текста из отсканированного PDF?

1. Убедитесь, что OCR действительно необходим. Попробуйте выделить обычное предложение и выполнить его поиск. Для смешанного файла OCR может потребоваться только на некоторых страницах.
2. Учитывайте язык и состояние страницы. Проверьте языковые пакеты, поворот, контраст, рукописный текст, таблицы, формулы и поддержку смешанных письменностей.
3. Протестируйте один репрезентативный документ. Включите самую сложную колонку, таблицу, сноску, печать, подпись и отсканированную страницу, а не только чистую обложку.
4. Оцените значимые факты. Проверьте имена, даты, суммы, проценты, отрицания, номера пунктов, единицы измерения и цитаты, прежде чем оценивать косметические знаки препинания.
5. Проверьте порядок чтения. Полный набор символов всё ещё может образовать непригодную последовательность. Сопоставьте колонки и строки таблиц со страницей.
6. Проверьте конфиденциальность и пакетную обработку. Узнайте, где хранятся и удаляются исходные файлы, временные изображения, журналы, результаты, резервные копии и запросы к ИИ.
7. Сохраняйте доказательства. Храните вместе исходный PDF, номера страниц, метод извлечения, язык OCR, дату проверки и исправленный результат.

Самый быстрый метод: направляйте страницы со слоем текста на штатное извлечение, а страницы только с изображениями — на OCR. Ограничение: смешанные страницы, скрытые повреждённые текстовые слои, рукописные аннотации и сведённые таблицы всё ещё могут потребовать ручных решений на уровне страниц.

Как проверить текст PDF перед использованием?

Используйте проверку качества на основе рисков вместо вычитки каждого малозначимого символа. Сравните первую страницу, одну плотную страницу из середины, каждую таблицу, каждую страницу, содержащую решение или обязательство, и последнюю страницу. Выполните поиск в результатах по символам валют, десятичным разделителям, процентам, слову «не», датам, именованным сущностям и ссылкам на пункты.

Не является профессиональной консультацией: результаты OCR и ИИ могут помогать в исследовании, подготовке к встречам, проверке договоров и организации медицинских документов, но не заменяют юридическое, медицинское, комплаенс- или архивное суждение. Для решений с серьёзными последствиями привлекайте квалифицированных проверяющих.

Контрольный список конфиденциальности для чувствительных PDF

Перед загрузкой договора, медицинской карты, неопубликованного исследовательского файла, пакета материалов для совета директоров или отчёта для клиента классифицируйте его как общедоступный, внутренний, конфиденциальный, регулируемый или защищённый правовой тайной. Известный бренд не означает автоматически, что каждая облачная функция одобрена для каждого документа.

• Кто управляет программным обеспечением, настольной службой, облачным хранилищем, OCR-механизмом и моделью ИИ?
• Остаётся ли файл локально или загружается для OCR, синхронизации, аналитики или ИИ?
• Где хранятся исходные файлы, изображения страниц, временные файлы, запросы, результаты и журналы?
• Каковы срок хранения, процесс удаления, поведение резервного копирования и средства управления учётной записью?
• Используется ли содержимое для обучения моделей, рекламы, профилирования или улучшения продукта?
• Могут ли администраторы ограничивать общий доступ, экспорт, внешние ссылки, регионы и интеграции?
• Есть ли у вас полномочия от владельца документа и в соответствии со всеми применимыми политиками?

Можно: снизить риски раскрытия, используя одобренные локальные инструменты, сводя количество страниц к минимуму, удаляя ненужные метаданные и ограничивая доступ. Нельзя: делать вывод о соответствии требованиям из маркетинговых формулировок вроде «безопасный» или предполагать, что общедоступность даёт разрешение на обработку документа.

Какой вариант подходит для исследования, подготовки к встрече или проверки договора?

Исследование и обзор литературы

Для больших коллекций сканов используйте ABBYY или локальный рабочий процесс OCRmyPDF/Tesseract и сохраняйте привязки к страницам для каждого извлечённого раздела. NAPS2 — практичный бесплатный интерфейс для небольших архивов. Не обобщайте сведённую таблицу или оторванную сноску, пока связи не восстановлены.

Подготовка к встречам и пакеты материалов для совета директоров

Для обычных PDF Acrobat, Foxit, Word или контролируемый локальный экстрактор могут сделать содержимое доступным для поиска. Для сканов сначала добавьте OCR. В кратком отчёте к встрече следует связать каждое решение, риск и открытый вопрос со страницей, особенно если пакет содержит таблицы или приложения.

Проверка договора

Выбирайте одобренный локальный или корпоративный рабочий процесс с контролем доступа, правилами хранения и квалифицированной проверкой человеком. Проверяйте определённые термины, отрицания, даты, суммы, обязательства, исключения, приложения, экспонаты и страницы с подписями. Текстовая выгрузка, похожая на расшифровку, или сводка ИИ — это рабочий инструмент, а не официальный договор.

Преобразование PDF в текст с кратким изложением ИИ: место HiNoter

HiNoter — это инструмент для встреч и заметок из нескольких источников на базе ИИ, который превращает авторизованные встречи, видео YouTube, PDF, видео и аудио в структурированные заметки и ответы с цитатами.

HiNoter следует оценивать после того, как определён маршрут извлечения. На общедоступной странице PDF-to-text описаны загрузка PDF, извлечение текста, OCR для отсканированных изображений, проверка, редактирование и экспорт. На его странице AI Chat описаны ответы, основанные на исходных материалах, и ссылки на источники. Это смежный этап «понять документ», а не доказательство того, что HiNoter превосходит другие решения в отдельном тесте OCR.

1. Загружайте только авторизованный PDF в соответствии с применимой политикой.
2. Проверьте, использовался ли для каждой страницы исходный текстовый слой или OCR.
3. Проверьте имена, числа, отрицания, таблицы, сноски и порядок страниц.
4. Создайте доступные структурированные заметки, краткое изложение или интеллект-карту.
5. Задайте вопрос в AI Chat и откройте процитированный контекст источника.
6. Отклоните или исправьте любой ответ, источник которого не подтверждает утверждение.

Статус реального тестирования для этой статьи: Н/Д. PDF в HiNoter с выполненным входом не обрабатывался. Перед публикацией проверьте поддерживаемые форматы, языки OCR, обработку сканов, детализацию цитирования на уровне страниц, результаты краткого изложения и интеллект-карты, экспорт, время обработки, квоты и текущее поведение тарифного плана, используя один и тот же контролируемый файл из четырёх страниц.

В Политике конфиденциальности HiNoter, обновлённой 6 марта 2026 года, говорится, что выбранное содержимое может отправляться в Microsoft Azure OpenAI Service только тогда, когда пользователь активно выбирает функции ИИ, а также что эти данные не используются для обучения моделей ИИ. В ней также указаны облачное хранилище Alibaba Cloud и процесс удаления учётной записи. Перед загрузкой чувствительных материалов ознакомьтесь с полной актуальной политикой и правилами своей организации.

От извлечённого текста к знаниям, доступным для проверки

Получив разрешение и проверив текст, обработайте один репрезентативный PDF-файл в HiNoter. Сравните созданные заметки и ответы с указанием источников с исходными страницами, прежде чем делиться результатом.

Обработать разрешённый PDF-файл · Посмотреть рабочий процесс AI Chat с указанием источников

Часто задаваемые вопросы

Какая программа для преобразования PDF в текст является лучшей?

ABBYY FineReader PDF лучше всего подходит для профессиональной работы, требующей интенсивного использования OCR, а Adobe Acrobat Pro — универсальный выбор «всё в одном». OCRmyPDF лучше подходит для частных автоматизированных пакетных операций, NAPS2 — для бесплатного локального интерфейса, а Google Docs — для быстрой облачной конвертации с низким уровнем риска. Правильный выбор зависит от источника и требований к проверке.

Может ли ИИ извлекать текст из отсканированных PDF-файлов?

Да, но сначала изображение должно пройти через OCR или другой этап распознавания на основе компьютерного зрения. Затем ИИ может структурировать или обобщить распознанный текст. Он не может безопасно восстановить символы, которые обрезаны, размыты или распознаны неправильно, поэтому важные имена, даты, суммы, отрицания, таблицы и цитаты всё равно требуют проверки по источнику.

В чём разница между извлечением текста из PDF и OCR?

Извлечение текста считывает символы, уже сохранённые в текстовом слое PDF. OCR анализирует изображения страниц и прогнозирует символы, если пригодного для использования текстового слоя нет. Для смешанного PDF могут потребоваться оба метода — для каждой страницы отдельно. Ни один из методов сам по себе не гарантирует правильное распознавание колонок, таблиц, сносок или порядка чтения.

Какой инструмент извлечения текста из отсканированных PDF лучше всего подходит для конфиденциальных файлов?

Для файлов, которые должны оставаться на одобренном устройстве, локальный рабочий процесс с использованием OCRmyPDF, NAPS2, Tesseract или одобренной настольной версии обычно проще контролировать, чем неизвестный сайт для загрузки файлов. Это не является гарантией соответствия требованиям: проверьте источник установки, временные файлы, телеметрию, резервные копии, сроки хранения, доступ и организационную политику.

Сохраняет ли программа для преобразования PDF в текст таблицы и макеты с двумя колонками?

Иногда, но недостаточно надёжно, чтобы отказаться от проверки. В контролируемом тесте для этой статьи все три инструмента извлечения текста из PDF нашли слова на странице с двумя колонками, но перемешали колонки, получив лишь от 49,12 до 50,52 процента сходства последовательности с предполагаемым порядком чтения. Восстанавливайте важные таблицы по странице, прежде чем обобщать их.

Что делает HiNoter после извлечения текста из PDF?

На публичных страницах HiNoter описаны извлечение текста из PDF и OCR, проверка и экспорт, структурированные заметки, а также AI Chat с указанием источников. Для этой статьи обработка PDF после входа в систему не проводилась, поэтому поведение цитирования на уровне страниц, качество OCR, форматы, языки, возможности экспорта, время обработки и ограничения тарифных планов следует проверить в актуальной версии продукта перед публикацией или использованием в рабочих процессах.