تجزیه فاکتور – استخراج داده های فاکتور برای فایل های PDF و اسناد اسکن شده

اگر تا به حال مجبور شده اید یک فاکتور را به صورت دستی پردازش کنید، می دانید که این فرآیند چقدر زمان بر و خسته کننده است. ناگفته نماند که مستعد اشتباه است زیرا وقتی همه کارها را با دست انجام می دهید به راحتی می توانید چیزی را از دست بدهید.

اینجاست که تجزیه‌کننده‌های فاکتور وارد می‌شوند. این ابزارها فرآیند استخراج داده‌ها از فاکتورها را خودکار می‌کنند و دریافت اطلاعات مورد نیاز را سریع و آسان می‌کنند. این می تواند در زمان و دردسر شما صرفه جویی کند و به شما کمک کند تا اطمینان حاصل کنید که فاکتورهای شما به درستی پردازش می شوند.

این مقاله به بررسی فرآیند استخراج داده‌های فاکتور با استفاده از تجزیه‌کننده‌های فاکتور می‌پردازد و در مورد برخی از بهترین روش‌ها برای انجام آن از جمله استخراج جدول، OCR پیشرفته و یادگیری عمیق بحث می‌کند.

همچنین مزایای استخراج خودکار داده‌های فاکتور را نسبت به پردازش دستی بررسی خواهیم کرد. بیایید درست شیرجه بزنیم

تجزیه کننده فاکتور چیست؟

تجزیه کننده فاکتور نوعی نرم افزار است که برای خواندن و تفسیر اسناد فاکتور طراحی شده است. این می تواند شامل فایل های PDF، تصاویر و انواع دیگر فایل ها باشد.

هدف تجزیه کننده فاکتور استخراج اطلاعات کلیدی از یک فاکتور، مانند شناسه فاکتور، کل مبلغ سررسید، تاریخ فاکتور، نام مشتری و غیره است. تجزیه‌کننده‌های فاکتور می‌توانند با اجتناب از اشتباهاتی که ممکن است از استخراج دستی داده‌ها رخ دهد، به اطمینان از دقت کمک کنند.

سپس می توان از این اطلاعات برای اهداف مختلفی استفاده کرد، مانند اتوماسیون AP, فرآیند بسته شدن حسابداری پایان ماهو مدیریت فاکتور

تجزیه کننده های فاکتور می توانند برنامه های مستقل باشند یا در سیستم های نرم افزاری تجاری بزرگتر ادغام شوند. این ابزارها تولید گزارش‌ها یا صادر کردن داده‌ها به برنامه‌های کاربردی دیگر مانند Excel را برای تیم‌ها آسان‌تر می‌کنند و اغلب در کنار سایر برنامه‌های مدیریت کسب‌وکار استفاده می‌شوند.

راه حل های نرم افزار تجزیه فاکتورهای مختلف زیادی در بازار وجود دارد، بنابراین انتخاب یکی که نیازهای خاص شما را برآورده می کند ضروری است.

تجزیه کننده فاکتور چگونه کار می کند؟

برای درک نحوه عملکرد تجزیه کننده های فاکتور، داشتن دانش کاری از تجزیه کننده ها مهم است.

تجزیه کننده ها برای تفسیر و پردازش اسناد نوشته شده در یک زبان نشانه گذاری خاص استفاده می شوند. آنها سند را به قطعات کوچکتر که توکن نامیده می شوند تقسیم می کنند و سپس هر نشانه را تجزیه و تحلیل می کنند تا معنای آن و نحوه تناسب آن با ساختار کلی سند را تعیین کنند.

برای انجام این کار، تجزیه کننده ها باید درک قوی از گرامر زبان نشانه گذاری مورد استفاده داشته باشند. این به آنها اجازه می دهد تا نشانه های فردی را شناسایی کنند و روابط بین آنها را به درستی درک کنند. بسته به تجزیه کننده، این فرآیند می تواند دستی یا خودکار باشد. تجزیه کننده های دستی به شخصی نیاز دارند که در سند قدم بگذارد و هر نشانه را شناسایی کند، در حالی که تجزیه کننده های خودکار از الگوریتم هایی برای شناسایی و پردازش خودکار نشانه ها استفاده می کنند. در هر صورت، تجزیه‌کننده‌ها نقش اساسی در درک اسناد نوشته شده به زبان‌های نشانه‌گذاری دارند.

در استخراج داده ها، تجزیه فاکتور می تواند یک سند فاکتور را تحلیل کرده و اطلاعات مربوطه را استخراج کند.

به عنوان مثال، موردی را در نظر بگیرید که در آن فاکتورهای زیادی به شما داده شده است و می خواهید داده های آنها را در قالب ساختاریافته ذخیره کنید. تجزیه فاکتور به شما امکان می‌دهد همه فایل‌ها را بارگیری کنید و تشخیص کاراکتر نوری (OCR) را اجرا کنید تا داده‌ها خوانده شوند و تمام جفت‌های کلید-مقدار در عرض چند دقیقه استخراج شوند. در مرحله بعد، می‌توانید از برخی الگوریتم‌های پس پردازش برای ذخیره آنها در قالب‌های خواناتر مانند JSON یا CSV استفاده کنید. شما همچنین می توانید فرآیندها و گردش کار را بسازید استفاده از تجزیه فاکتور برای استخراج خودکار فاکتورها از سوابق کسب و کار شما.

تجزیه فاکتور با پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی برای کارهای مختلف استخراج داده از جمله تجزیه فاکتور است. این بخش به شما آموزش می دهد که چگونه از کتابخانه های پایتون برای استخراج داده ها از فاکتورها استفاده کنید.

ساختن یک تجزیه‌کننده فاکتور پیشرفته که بتواند روی همه انواع داده اجرا شود، دشوار است، زیرا شامل وظایف مختلفی مانند خواندن متن، مدیریت زبان‌ها، فونت‌ها، تراز کردن سند و استخراج جفت‌های کلید-مقدار است. با این حال، با کمک پروژه‌های منبع باز و کمی هوشمندی، می‌توانیم حداقل تعدادی از این مشکلات را حل کنیم و شروع کنیم.

به عنوان مثال، ما از ابزاری به نام tabula در یک نمونه فاکتور استفاده خواهیم کرد - یک کتابخانه پایتون برای استخراج جداول برای تجزیه فاکتور. برای اجرای قطعه کد زیر، مطمئن شوید که هم پایتون و هم tabula/tablate بر روی ماشین محلی نصب شده باشند.

نمونه فاکتور.pdf.

from tabula import read_pdf
from tabulate import tabulate
# PDF file to extract tables from
file = "sample-invoice.pdf"

# extract all the tables in the PDF file
#reads table from pdf file
df = read_pdf(file ,pages="all") #address of pdf file
print(tabulate(df[0]))
print(tabulate(df[1]))

تولید

-  ------------  ----------------
0  Order Number  12345
1  Invoice Date  January 25, 2016
2  Due Date      January 31, 2016
3  Total Due     $93.50
-  ------------  ----------------

-  -  -------------------------------  ------  -----  ------
0  1  Web Design                       $85.00  0.00%  $85.00
      This is a sample description...
-  -  -------------------------------  ------  -----  ------

می‌توانیم جداول را از یک فایل PDF با چند خط کد استخراج کنیم. این به این دلیل است که فایل PDF به خوبی فرمت شده، تراز شده و به صورت الکترونیکی ایجاد شده است (با دوربین گرفته نشده است). در مقابل، اگر سند به‌جای تولید الکترونیکی، توسط دوربین گرفته می‌شد، استخراج داده‌ها برای این الگوریتم‌ها بسیار سخت‌تر می‌شد - اینجاست که تشخیص نوری کاراکتر وارد عمل می‌شود.

بیایید استفاده کنیم دستکاری، یک موتور OCR محبوب برای پایتون، برای تجزیه فاکتور.

import cv2
import pytesseract
from pytesseract import Output

img = cv2.imread('sample-invoice.jpg')

d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
print(d.keys())

این باید خروجی زیر را به شما بدهد -

dict_keys(['level', 'page_num', 'block_num', 'par_num', 'line_num', 'word_num', 'left', 'top', 'width', 'height', 'conf', 'text'])

با استفاده از این فرهنگ لغت، می‌توانیم هر کلمه، اطلاعات جعبه مرزی، متن موجود در آنها و امتیازات اطمینان آنها را شناسایی کنیم.

با استفاده از کد زیر می توانید جعبه ها را رسم کنید -

n_boxes = len(d['text'])
for i in range(n_boxes):
    if float(d['conf'][i]) > 60:
        (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i])
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

خروجی زیر را خواهید دید:

به این ترتیب می‌توانیم از مناطق یک فاکتور استفاده و تشخیص دهیم. با این حال، الگوریتم های سفارشی باید برای استخراج جفت کلید-مقدار ساخته شوند. در بخش های بعدی در مورد این موضوع بیشتر خواهیم آموخت.

مسائل مربوط به تجزیه کننده فاکتورهای قدیمی (تسخیر بر اساس قانون)

امروزه، بسیاری از سازمان‌ها هنوز به سیستم‌های قدیمی برای استخراج داده‌ها متکی هستند.

این سیستم‌های «مبتنی بر قانون» هر خط فاکتور را تجزیه می‌کنند و سپس آن‌ها را با مجموعه‌ای از قوانین مقایسه می‌کنند تا مشخص کنند که آیا اطلاعات باید به پایگاه داده‌شان اضافه شود یا خیر.

این روش برای مدت طولانی مورد استفاده قرار گرفته است اما دارای معایب متعددی است. بیایید به برخی از مشکلات رایجی که تجزیه کننده فاکتورهای قدیمی با آن مواجه هستند نگاهی بیاندازیم.

• شیب صفحه در حین اسکن: یکی از مشکلات تجزیه‌کننده‌های فاکتور مبتنی بر قانون این است که می‌توانند با «شیب صفحه» مشکل داشته باشند. این زمانی اتفاق می‌افتد که فیلدهای یک فاکتور در یک خط مستقیم قرار نگیرند و تجزیه‌کننده را برای شناسایی دقیق و استخراج داده‌ها مشکل کند. این اغلب می‌تواند ناشی از چاپگرهایی باشد که به‌طور یکنواخت چاپ نمی‌کنند یا با وارد کردن دستی داده‌هایی که ممکن است به درستی تراز نشده باشند.
• تغییر قالب: یکی از رایج ترین مسائلی که یک کسب و کار با آن مواجه است، فاکتورهایی است که در قالب استاندارد فرمت نشده اند. این می تواند هنگام تلاش برای استخراج داده ها از فاکتور مشکل ایجاد کند. به عنوان مثال، فونت های مختلف می تواند استفاده شود، و طرح فاکتور ممکن است از یک ماه به ماه دیگر تغییر کند. تجزیه داده ها و تعیین اینکه هر ستون چه چیزی را نشان می دهد دشوار است. به عنوان مثال، برخی از فیلدهای جدید را می توان به فاکتور اضافه کرد، یا برخی از فیلدهای موجود ممکن است در موقعیت های مختلف قرار گیرند. یا ممکن است یک ساختار کاملاً جدید وجود داشته باشد که به دلیل آن یک تجزیه کننده مبتنی بر قانون معمولی قادر به تشخیص صحیح فاکتورها نخواهد بود.
• استخراج جدول: استخراج کننده های جدول مبتنی بر قانون اغلب ساده ترین و آسان ترین راه برای استخراج داده ها از یک جدول هستند. با این حال، آنها هنگام برخورد با جداولی که حاوی هیچ هدر نیستند یا مقادیر تهی در ستون‌های خاص دارند، محدودیت‌های خود را دارند، زیرا این سناریوها باعث ایجاد یک حلقه بی‌نهایت در طول پردازش می‌شوند که منجر به اتلاف زمان برای بارگذاری بی‌نهایت ردیف‌های طولانی در حافظه می‌شود (یا خروجی هیچ‌چیزی نمی‌شود). اصلاً) اگر عبارات وابسته ای نیز وجود داشته باشد که این ویژگی ها را شامل می شود. علاوه بر این، هنگامی که جداول چندین صفحه را در بر می گیرند، تجزیه کننده های مبتنی بر قانون آنها را به جای یک جدول به عنوان جداول متفاوت در نظر می گیرند و در نتیجه فرآیند استخراج را گمراه می کنند.

یک تجزیه کننده فاکتور مبتنی بر هوش مصنوعی با نانو شبکه بسازید

تجزیه‌کننده‌های فاکتور با تشخیص نویسه نوری (OCR) و یادگیری عمیق می‌توانند داده‌ها را از فاکتورهایی که اسکن شده یا به PDF تبدیل شده‌اند استخراج کنند. سپس این داده‌ها می‌توانند نرم‌افزار حسابداری را پر کنند، هزینه‌ها را ردیابی کنند و گزارش تولید کنند.

الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند یاد بگیرند که چگونه عناصر خاصی را در یک فاکتور شناسایی کنند، مانند نام مشتری، آدرس و اطلاعات محصول. این امکان استخراج دقیق‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند و می‌تواند زمان مورد نیاز برای وارد کردن دستی داده‌ها به یک سیستم را کاهش دهد. با این حال، ساخت چنین الگوریتم هایی به زمان و تخصص زیادی نیاز دارد، اما نگران نباشید. Nanonets پشت شماست!

Nanonets یک نرم افزار OCR است که از هوش مصنوعی برای استخراج خودکار جداول از اسناد PDF، تصاویر و فایل های اسکن شده استفاده می کند. بر خلاف راه حل های دیگر، برای هر نوع سند جدید به قوانین و الگوهای جداگانه نیاز ندارد. در عوض، برای مدیریت اسناد نیمه ساختاریافته و دیده نشده و در عین حال بهبود در طول زمان، بر هوش شناختی متکی است. همچنین می‌توانید خروجی را سفارشی کنید تا فقط جداول یا ورودی‌های داده مورد علاقه خود را استخراج کنید.

این سریع، دقیق، آسان برای استفاده است، به کاربران اجازه می دهد تا مدل های OCR سفارشی را از ابتدا بسازند، و دارای ادغام Zapier منظمی است. اسناد را دیجیتالی کنید، جداول یا فیلدهای داده را استخراج کنید و با برنامه های روزمره خود از طریق API در یک رابط ساده و بصری یکپارچه شوید.

[محتوای جاسازی شده]

چرا Nanonets بهترین تجزیه کننده PDF است؟

• نانوشبکه‌ها می‌توانند داده‌های روی صفحه را استخراج کنند در حالی که تجزیه‌کننده‌های PDF خط فرمان فقط اشیاء، سرصفحه‌ها و ابرداده‌ها مانند (عنوان، صفحات #، وضعیت رمزگذاری و غیره) را استخراج می‌کنند.
• فناوری تجزیه PDF نانوشبکه مبتنی بر الگو نیست. جدا از ارائه مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای موارد استفاده رایج، الگوریتم تجزیه PDF Nanonets می‌تواند انواع اسناد نادیده را نیز مدیریت کند!
• جدای از مدیریت اسناد PDF بومی، قابلیت های OCR داخلی Nanonet به آن اجازه می دهد اسناد و تصاویر اسکن شده را نیز مدیریت کند!
• ویژگی های اتوماسیون قوی با قابلیت های هوش مصنوعی و ML.
• نانوشبکه ها داده های بدون ساختار، محدودیت های رایج داده، اسناد PDF چند صفحه ای، جداول و موارد چند خطی را به راحتی مدیریت می کنند.
• نانوشبکه‌ها ابزاری بدون کد است که می‌تواند به طور مداوم خود را بر روی داده‌های سفارشی بیاموزد و دوباره آموزش دهد تا خروجی‌هایی را ارائه دهد که نیازی به پس پردازش ندارند.

تجزیه خودکار صورت‌حساب با نانو شبکه‌ها – ایجاد گردش‌های کاری پردازش فاکتور کاملاً بدون لمس

ابزارهای موجود خود را با نانو شبکه ها ادغام کنید و جمع آوری داده ها، ذخیره سازی صادرات و حسابداری را خودکار کنید.

نانوشبکه‌ها همچنین می‌توانند در خودکارسازی گردش‌های کاری تجزیه فاکتور از طریق:

• وارد کردن و ادغام داده های فاکتور از چندین منبع - ایمیل، اسناد اسکن شده، فایل ها/تصاویر دیجیتال، ذخیره سازی ابری، ERP، API و غیره.
• جمع آوری و استخراج اطلاعات فاکتور به صورت هوشمند از فاکتورها، رسیدها، صورتحساب ها و سایر اسناد مالی.
• دسته بندی و کدگذاری معاملات بر اساس قوانین تجاری.
• راه‌اندازی گردش‌های کاری تأیید خودکار برای دریافت تأییدیه‌های داخلی و مدیریت استثناها.
• تطبیق کلیه معاملات
• ادغام یکپارچه با ERP ها یا نرم افزارهای حسابداری مانند Quickbooks، Sage، Xero، Netsuite و غیره.