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Les formes sont partout ; ils sont définis comme des documents créés pour collecter des informations en demandant aux participants de remplir les informations nécessaires dans un format spécifique. Ils sont utiles en raison de leur capacité à collecter beaucoup de données en peu de temps. Cependant, tous les formulaires n’ont pas la même capacité de collecte de données et nécessitent souvent un travail manuel ultérieur. Par conséquent, nous nous appuyons sur des outils et des algorithmes pour automatiser intelligemment le processus d’extraction des données des formulaires. Cet article de blog approfondira différents scénarios et techniques pour extraire des données de formulaires à l'aide de l'OCR et du Deep Learning.
- Qu'est-ce que l'extraction de données de formulaire ?
- Qu’est-ce qui rend le problème difficile ?
- La profondeur du problème d’extraction de formulaire
- Comment les solutions d’extraction de données de formulaire ont-elles évolué ?
- Extraction de données de formulaire à l'aide d'OCR
- Résoudre l'extraction de données de formulaire à l'aide du Deep Learning
- Entrez Nanonets
Qu'est-ce que l'extraction de données de formulaire ?
L'extraction de données de formulaire est le processus d'extraction de données de formulaires, à la fois en ligne et hors ligne. Ces données peuvent être trouvées dans n'importe quel format, contenant généralement un formulaire contenant les informations pertinentes. Cependant, extraire ces données n’est pas toujours une tâche facile car de nombreuses mises en page et conceptions ne permettent pas de sélectionner facilement le texte. Il n’existe aucun moyen natif d’en copier des données. Par conséquent, nous nous appuyons sur des techniques automatisées pour extraire les données des formulaires qui sont plus efficaces et moins sujets aux erreurs.
Par exemple, aujourd’hui, de nombreux utilisateurs dépendent de formulaires PDF pour collecter des informations de contact. Il s’agit d’un moyen très efficace de collecter des informations car il ne nécessite pas de contribution de l’expéditeur et du destinataire. Mais extraire ces données d’un formulaire PDF peut s’avérer difficile et coûteux.
Ici, l'extraction de données de formulaire peut aider à extraire des données d'un formulaire PDF, telles que le nom, l'adresse e-mail, le numéro de téléphone, etc. Elles peuvent être importées dans une autre application comme Excel, Sheets ou tout autre format structuré. La façon dont cela fonctionne est que les outils d'extraction lisent le fichier PDF, extraient automatiquement ce dont il a besoin et l'organisent dans un format facile à lire. Ces données peuvent être exportées dans d'autres formats comme Excel, CSV, JSON et d'autres formats de données bien structurés. Dans la section suivante, examinons certains des défis fréquemment rencontrés lors de la création d'algorithmes d'extraction de données de formulaire.
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Qu’est-ce qui rend l’extraction de données de formulaire difficile ?
L'extraction de données est un problème passionnant pour diverses raisons. D’une part, il s’agit d’un problème de reconnaissance d’image, mais il faut également prendre en compte le texte qui peut être présent dans l’image et la disposition du formulaire, ce qui rend la construction d’un algorithme plus complexe. Cette section aborde certains des défis courants rencontrés par les utilisateurs lors de la création d'algorithmes d'extraction de données de formulaire.
- Manque de données: Les algorithmes d'extraction de données sont généralement construits à l'aide de puissants algorithmes basés sur l'apprentissage en profondeur et la vision par ordinateur. Ceux-ci s’appuient généralement sur de grandes quantités de données pour atteindre des performances de pointe. Ainsi, trouver un ensemble de données cohérent et fiable et les traiter est crucial pour toute forme d’outil ou de logiciel d’extraction de données. Par exemple, supposons que nous ayons des formulaires avec plusieurs modèles, ces algorithmes devraient alors être capables de comprendre un large éventail de formulaires ; par conséquent, les former sur un ensemble de données robuste aurait des performances plus précises.
- Gestion des polices, des langues et des mises en page : Il existe une quantité vertigineuse de polices de caractères, de designs et de modèles différents disponibles pour différents types de données de formulaire. Ils peuvent appartenir à plusieurs classifications complètement différentes, ce qui rend difficile la garantie d'une reconnaissance précise lorsqu'il existe un grand nombre de types de caractères différents à prendre en compte. Il est donc important de limiter la collection de polices à une langue et un type particuliers, car cela créera de nombreux processus qui se dérouleront sans problème une fois que ces documents auront été traités de manière appropriée. Dans les cas multilingues, la jonglerie entre les caractères de plusieurs langues doit être préparée et également adaptée à une typographie complexe.
- Orientation et inclinaison (rotation) : Lors de la conservation des données, nous numérisons souvent des images pour entraîner des algorithmes de collecte de données d'entrée. Si vous avez déjà utilisé un scanner ou un appareil photo numérique, vous avez peut-être remarqué que l'angle sous lequel vous capturez les images des documents peut parfois les rendre asymétriques. C'est ce qu'on appelle l'asymétrie qui fait référence au degré d'angle. Cette asymétrie peut réduire la précision du modèle. Heureusement, diverses techniques peuvent être utilisées pour résoudre ce problème en modifiant simplement la façon dont notre logiciel détecte les caractéristiques dans des régions particulières de l'image. Un exemple d'une telle technique est les méthodes de profil de projection ou les méthodes de transformation de Fourier, qui permettent d'obtenir des résultats beaucoup plus nets en matière de reconnaissance de forme, de dimension et de texture ! Bien que l’orientation et l’asymétrie puissent être de simples erreurs, celles-ci peuvent avoir un impact sur la précision du modèle en grand nombre.
- Sécurité des données: Si vous extrayez des données de diverses sources pour la collecte de données, il est important d'être conscient des mesures de sécurité en place. Sinon, vous risquez de compromettre les informations transférées. Cela peut conduire à des situations dans lesquelles des informations personnelles sont violées ou où les informations envoyées à une API ne sont pas sécurisées. Par conséquent, lorsque l’on travaille avec des scripts ETL et des API en ligne pour l’extraction de données, il faut également être conscient des problèmes de sécurité des données.
- Extraction de tableaux: Parfois, nous voyons des données de formulaire dans des tableaux ; Construire un algorithme robuste capable de gérer à la fois l’extraction de formulaires et l’extraction de tables peut s’avérer difficile. L’approche habituelle consiste à construire ces algorithmes de manière indépendante et à les appliquer aux données, mais cela conduira à utiliser davantage de puissance de calcul, ce qui augmentera les coûts. Par conséquent, une extraction de formulaire idéale devrait être capable d’extraire à la fois les données de formulaire ainsi que les données d’un document donné.
- Post-traitement/exportation de la sortie: Les données de sortie de toute extraction de données ne sont pas droites. Par conséquent, les développeurs s'appuient sur des techniques de post-traitement pour filtrer les résultats dans un format plus structuré. Après traitement des données, celles-ci sont exportées dans un format plus structuré tel que CSV, Excel ou une base de données. Les organisations s'appuient sur des intégrations tierces ou développent des API pour automatiser ce processus, qui prend encore du temps. Par conséquent, les algorithmes d’extraction de données idéaux doivent être flexibles et faciles à communiquer avec des sources de données externes.
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Comprendre la profondeur de l'extraction de formulaire avec divers scénarios
Jusqu'à présent, nous avons discuté des principes fondamentaux et des défis de l'extraction de données de formulaire. Dans cette section, nous approfondirons différents scénarios et comprendrons la profondeur de l’extraction des données de formulaire. Nous verrons également comment automatiser le processus d’extraction pour ces scénarios spécifiques.
Scénario n°1 : Reconnaissance manuscrite pour les formulaires hors ligne
Les formulaires hors ligne sont couramment rencontrés dans la vie quotidienne. Il est impératif que les formulaires soient faciles à remplir et à soumettre. La numérisation manuelle des formulaires hors ligne peut être une tâche ardue et coûteuse, c'est pourquoi des algorithmes d'apprentissage profond sont nécessaires. Les documents manuscrits constituent un défi majeur pour extraire des données en raison de la complexité des caractères manuscrits. Par conséquent, les algorithmes de reconnaissance de données sont largement utilisés par lesquels une machine apprend à lire et à interpréter le texte manuscrit. Le processus consiste à numériser des images de mots manuscrits et à les convertir en données pouvant être traitées et analysées par un algorithme. L'algorithme crée ensuite une carte de caractères basée sur les traits et reconnaît les lettres correspondantes afin d'extraire le texte.
Scénario n°2 : Identification des cases à cocher sur les formulaires
Les formulaires de case à cocher sont une forme de saisie de données utilisée pour recueillir des informations auprès d'un utilisateur dans un champ de saisie. Ce type de données se trouve généralement dans des listes et des tableaux obligeant l'utilisateur à sélectionner un ou plusieurs éléments, tels que les éléments avec lesquels il souhaite être contacté. On peut le trouver à de nombreux endroits : formulaires en ligne, questionnaires et enquêtes, etc. Aujourd'hui, certains algorithmes peuvent automatiser le processus d'extraction de données même à partir des cases à cocher. L'objectif principal de cet algorithme est d'identifier les régions d'entrée à l'aide de techniques de vision par ordinateur. Il s'agit d'identifier des lignes (horizontales et verticales), d'appliquer des filtres, des contours et de détecter des bords sur les images. Une fois la région d'entrée identifiée, il est facile d'extraire le contenu des cases à cocher qui sont marquées ou non.
Scénario n°3 : Mise en page Modifications du formulaire de temps en temps
Lorsqu’il s’agit de remplir des formulaires, il existe généralement deux types d’options différentes. Pour certains formulaires, nous devons fournir nos informations en écrivant dans tous les champs pertinents, tandis que pour d'autres, nous pouvons fournir les informations en sélectionnant parmi quelques cases à cocher. La mise en page du formulaire change également en fonction du type de formulaire et de son contexte. Par conséquent, il est essentiel de créer un algorithme capable de gérer plusieurs documents non structurés et d’extraire intelligemment le contenu en fonction des étiquettes du formulaire. Les Graph CNN sont une technique populaire d'architecture d'apprentissage en profondeur pour gérer la mise en page des documents. L’idée derrière les réseaux convolutifs graphiques (GCN) est de garantir que les activations des neurones sont basées sur les données. Ils sont conçus pour fonctionner sur des graphiques composés de nœuds et d’arêtes. Une couche convolutionnelle de graphe est capable de reconnaître des modèles en l'absence d'un signal d'entraînement spécifique à une tâche. Elles conviennent donc lorsque les données sont robustes.
Scénario n°4 : Détection des cellules du tableau
Dans certains cas, les entreprises rencontrent des types particuliers de formulaires constitués de cellules de tableau. Les cellules d'un tableau sont des zones rectangulaires à l'intérieur d'un tableau où les données sont stockées. Ils peuvent être classés en en-têtes, lignes ou colonnes. Un algorithme idéal devrait identifier tous ces types de cellules et leurs limites pour en extraire les données. Certaines techniques populaires d'extraction de tables incluent Stream et Lattice ; ce sont des algorithmes qui peuvent aider à détecter des lignes, des formes et des polygones en utilisant de simples opérations isomorphes sur les images.
Comment les solutions d’extraction de données de formulaire ont-elles évolué ?
L’extraction de données de formulaire trouve son origine à l’époque pré-informatique, lorsque les gens manipulaient des formulaires papier. Avec l’avènement de l’informatique, il est devenu possible de stocker des données électroniquement. Les programmes informatiques pourraient utiliser les données pour créer des rapports, tels que des statistiques de ventes. Ce logiciel pourrait également être utilisé pour imprimer des étiquettes postales, telles que le nom et l'adresse des clients, et imprimer des factures, telles que le montant dû et l'adresse à laquelle elles doivent être envoyées. Cependant, nous voyons aujourd’hui une version différente du logiciel d’extraction de données de formulaire ; ceux-ci sont très précis, plus rapides et fournissent les données de manière hautement organisée et structurée. Parlons maintenant brièvement des différents types de techniques d’extraction de données de formulaire.
- Basé sur des règles à partir de l'extraction de données: L'extraction basée sur des règles est une technique qui extrait automatiquement les données d'un modèle de formulaire particulier. Il peut extraire des données sans aucune intervention humaine. Ils travaillent en examinant différents champs de la page et en décidant lesquels extraire en fonction du texte environnant, des étiquettes et d'autres indices contextuels. Ces algorithmes sont généralement développés et automatisés à l’aide de scripts ETL ou de web scraping. Cependant, lorsqu’ils sont testés sur des données invisibles, ils échouent complètement.
- Extraction de données de formulaire à l'aide de l'OCR: L'OCR est une solution incontournable pour toute forme de problème d'extraction de données. Cependant, il faut écrire des scripts et des programmes supplémentaires pour obtenir des performances précises. Pour que l’OCR fonctionne, il faut saisir une image contenant du texte. Le logiciel lit ensuite chaque pixel et compare chaque pixel à sa lettre correspondante. Si cela correspond, il affichera cette lettre et tous les chiffres ou symboles suffisamment proches de la lettre. Le plus grand défi avec l’OCR est de savoir comment séparer les lettres. Par exemple, lorsque les notes sont rapprochées ou se chevauchent, comme « a » et « e ». Par conséquent, ceux-ci peuvent ne pas fonctionner lorsque nous extrayons des formulaires hors ligne.
- NER pour l'extraction de données de formulaire: La reconnaissance d'entités nommées est la tâche d'identifier et de classer des entités prédéfinies dans un texte en langage naturel. Il est souvent utilisé pour extraire des informations de formulaires dans lesquels des personnes saisissent des noms, des adresses, des commentaires, etc. La tâche de reconnaissance des entités nommées est étroitement liée à la tâche plus large de résolution de coréférence, qui détermine si les mentions des mêmes entités font référence à l'entité. mêmes entités du monde réel. Aujourd'hui, grâce à des outils et des frameworks de programmation avancés, nous pourrions exploiter des modèles pré-entraînés pour créer des modèles basés sur NER pour les tâches d'extraction d'informations.
- Utilisation du Deep Learning pour l'extraction de données de formulaire : L’apprentissage profond n’est pas nouveau, il existe depuis des décennies, mais les développements récents en matière d’architectures d’apprentissage profond et de puissance de calcul ont conduit à des résultats révolutionnaires. L'extraction de données de formulaires à l'aide du Deep Learning a atteint des performances de pointe dans presque tous les formats, qu'ils soient numériques ou manuscrits. Le processus commence par alimenter le réseau neuronal profond (DNN) en milliers ou en millions d'exemples différents étiquetés avec ce qu'ils sont. Par exemple, des étiquettes sous forme d'image avec ses entités comme le nom, l'e-mail, l'identifiant, etc. Le DNN traite toutes ces informations et apprend par lui-même comment ces éléments sont connectés. Cependant, la création d’un modèle très précis nécessite beaucoup d’expertise et d’expérimentation.
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Extraction de données de formulaire à l'aide d'OCR
Il existe de nombreuses bibliothèques différentes disponibles pour extraire les données des formulaires. Mais que se passe-t-il si vous souhaitez extraire des données d’une image d’un formulaire ? C'est là qu'intervient Tesseract OCR (Optical Character Recognition). Tesseract est un moteur OCR (Optical Character Recognition) open source développé par HP. Grâce à Tesseract OCR, il est possible de convertir des documents numérisés tels que des factures papier, des reçus et des chèques en fichiers numériques consultables et modifiables. Il est disponible en plusieurs langues et peut reconnaître des caractères dans différents formats d'image. Tesseract est généralement utilisé en combinaison avec d'autres bibliothèques pour traiter des images afin d'en extraire du texte.
Pour tester cela, assurez-vous d'installer Tesseract sur votre ordinateur local. Vous pouvez utiliser les liaisons Tesseract CLI ou Python pour exécuter l'OCR. Python-tesseract est un wrapper pour le moteur Tesseract-OCR de Google. Il peut être utilisé pour lire tous les types d'images pris en charge par les bibliothèques d'imagerie Pillow et Leptonica, notamment jpeg, png, gif, bmp, tiff et autres. Vous pouvez l'utiliser facilement comme script d'invocation autonome pour tester si nécessaire.
Prenons maintenant un reçu contenant les données du formulaire et essayons d'identifier l'emplacement du texte à l'aide de Computer Vision et Tesseract.
import pytesseract
from pytesseract import Output
import cv2 img = cv2.imread('receipt.jpg')
d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)
n_boxes = len(d['level'])
for i in range(n_boxes): (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, 0, 255), 2) cv2.imshow(img,'img')
Ici, dans le résultat, comme nous pouvons le voir, le programme a pu identifier tout le texte à l'intérieur du formulaire. Maintenant, appliquons l'OCR à cela pour extraire toutes les informations. Nous pouvons simplement le faire en utilisant le image_to_string fonction en Python.
extracted_text = pytesseract.image_to_string(img, lang = 'deu')
Sortie :
Berghotel
Grosse Scheidegg
3818 Grindelwald
Familie R.Müller Rech.Nr. 4572 30.07.2007/13:29: 17
Bar Tisch 7/01
2xLatte Macchiato &ä 4.50 CHF 9,00
1xGloki a 5.00 CH 5.00
1xSchweinschnitzel ä 22.00 CHF 22.00
IxChässpätz 1 a 18.50 CHF 18.50 Total: CHF 54.50 Incl. 7.6% MwSt 54.50 CHF: 3.85 Entspricht in Euro 36.33 EUR
Es bediente Sie: Ursula MwSt Nr. : 430 234
Tel.: 033 853 67 16
Fax.: 033 853 67 19
E-mail: grossescheidegs@b luewin. Ch
Ici, nous sommes en mesure d'extraire toutes les informations du formulaire. Cependant, dans la plupart des cas, utiliser uniquement l’OCR ne sera d’aucune utilité car les données extraites seront totalement non structurées. Par conséquent, les utilisateurs s'appuient sur l'extraction de paires clé-valeur sur les formulaires, qui ne peuvent identifier que des entités spécifiques telles que l'ID, les dates, le montant de la taxe, etc. Cela n'est possible qu'avec l'apprentissage en profondeur. Dans la section suivante, voyons comment nous pouvons exploiter différentes techniques d'apprentissage profond pour créer des algorithmes d'extraction d'informations.
Résoudre l'extraction de données de formulaire à l'aide du Deep Learning
Réseaux convolutifs graphiques (CNN graphiques) sont une classe de réseaux neuronaux convolutifs profonds (CNN) capables d'apprendre efficacement des caractéristiques hautement non linéaires dans les structures de données graphiques tout en préservant la structure des nœuds et des bords. Ils peuvent prendre des structures de données graphiques en entrée et générer des « cartes de caractéristiques » pour les nœuds et les arêtes. Les fonctionnalités résultantes peuvent être utilisées pour la classification de graphiques, le clustering ou la détection de communauté. Les GCN offrent une solution puissante pour extraire des informations à partir de documents volumineux et visuellement riches comme les factures et les reçus. Pour les traiter, chaque image doit être transformée en un graphe composé de nœuds et d'arêtes. Tout mot sur l'image est représenté par son propre nœud ; la visualisation du reste des données est codée dans le vecteur de caractéristiques du nœud.
Ce modèle code d'abord chaque segment de texte du document en intégration graphique. Cela capture le contexte visuel et textuel entourant chaque élément de texte, ainsi que sa position ou son emplacement dans un bloc de texte. Il combine ensuite ces graphiques avec des intégrations de texte pour créer une représentation globale de la structure du document et de ce qui y est écrit. Le modèle apprend à attribuer des poids plus élevés aux textes susceptibles d'être des entités en fonction de leur emplacement les uns par rapport aux autres et du contexte dans lequel ils apparaissent au sein d'un plus grand bloc de lecteurs. Enfin, il applique un modèle BiLSTM-CRF standard pour l’extraction d’entités. Les résultats montrent que cet algorithme surpasse largement le modèle de base (BiLSTM-CRF).
L'architecture du modèle LayoutLM est fortement inspirée de BERT et intègre des intégrations d'images d'un Faster R-CNN. Les intégrations d'entrée LayoutLM sont générées sous la forme d'une combinaison d'intégrations de texte et de position, puis combinées avec les intégrations d'images générées par le modèle Faster R-CNN. Les modèles de langage visuel masqués et la classification de documents multi-étiquettes sont principalement utilisés comme tâches de pré-formation pour LayoutLM. Le modèle LayoutLM est précieux, dynamique et suffisamment puissant pour que tout travail nécessitant une compréhension de la mise en page, tel que l'extraction de formulaires/reçus, la classification d'images de documents ou même la réponse visuelle à des questions, puisse être effectué avec ce modèle de formation.
Le modèle LayoutLM a été formé sur la collection de tests IIT-CDIP 1.0, qui comprend plus de 6 millions de documents et plus de 11 millions d'images de documents numérisées totalisant plus de 12 Go de données. Ce modèle avait largement surpassé plusieurs modèles pré-entraînés SOTA dans les tâches de compréhension des formulaires, de compréhension des reçus et de classification des images de documents numérisés.
Form2Seq : un cadre pour l'extraction de structures de formulaires d'ordre supérieur
Form2Seq est un framework qui se concentre sur l'extraction de structures à partir du texte d'entrée à l'aide de séquences de position. Contrairement aux frameworks seq2seq traditionnels, Form2Seq exploite les positions spatiales relatives des structures, plutôt que leur ordre.
Dans cette méthode, nous classons d’abord les éléments de bas niveau qui permettront un meilleur traitement et une meilleure organisation. Il existe 10 types de formulaires, tels que les légendes de champs, les éléments de liste, etc. Ensuite, nous regroupons les éléments de niveau inférieur, tels que Text Fields et ChoiceFields, dans des constructions d'ordre supérieur appelées ChoiceGroups. Ceux-ci sont utilisés comme mécanismes de collecte d'informations pour obtenir une meilleure expérience utilisateur. Des éléments de niveau inférieur dans des constructions d'ordre supérieur, tels que les champs de texte, ChoiceFields et ChoiceGroups, sont utilisés comme mécanismes de collecte d'informations dans les formulaires. Ceci est possible en organisant les éléments constitutifs dans un ordre linéaire dans l'ordre de lecture naturel et en alimentant leurs représentations spatiales et textuelles dans le cadre Seq2Seq. Le framework Seq2Seq effectue séquentiellement des prédictions pour chaque élément d'une phrase en fonction du contexte. Cela lui permet de traiter plus d’informations et de mieux comprendre la tâche à accomplir.
Le modèle a atteint une précision de 90 % sur la tâche de classification, ce qui était supérieur à celui des modèles de base basés sur la segmentation. Les F1 sur les blocs de texte, les champs de texte et les champs de choix étaient respectivement de 86.01% et 61.63%. Ce cadre a atteint l'état des résultats sur l'ensemble de données ICDAR pour la reconnaissance de la structure des tables.
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Pourquoi l'OCR basé sur l'IA de Nanonets est la meilleure option
Bien que le logiciel OCR puisse convertir des images numérisées de texte en fichiers numériques formatés tels que des PDF, des DOC et des PPT, il n'est pas toujours précis. Les logiciels de pointe actuels, tels que le système d'apprentissage profond OCR basé sur l'IA Nanonets, ont surmonté de nombreux défis auxquels les systèmes OCR traditionnels étaient confrontés lors de la création d'un fichier modifiable à partir d'un document numérisé. Il est devenu la meilleure option pour l'extraction de données car il peut fournir des taux de précision élevés et des niveaux de tolérance élevés pour le bruit, les éléments graphiques et les changements de formatage. Discutons maintenant de quelques points sur la façon dont l'OCR basé sur l'IA est la meilleure option.
- L'OCR, comme indiqué, est une technique simple pour extraire des données. Cependant, ils ne fonctionneront pas de manière cohérente lorsqu’ils seront utilisés sur des données nouvelles ou invisibles. Cependant, l’OCR basé sur l’IA pourrait gérer des situations comme celles-ci, car ils s’entraînent sur un large éventail de données.
- Les OCR normaux ne peuvent pas gérer les mises en page complexes pour les extractions de données de formulaire. Par conséquent, lorsqu’ils s’appuient sur le deep learning ou l’IA, ils donnent les meilleurs résultats en comprenant la disposition, le texte et le contexte des données.
- Les OCR peuvent être moins performants en cas de bruit dans les données, tel qu'une asymétrie, des images numérisées en faible luminosité, etc., tandis que les modèles d'apprentissage profond peuvent gérer de telles conditions tout en renvoyant des résultats très précis.
- Les OCR basés sur l'IA sont hautement personnalisables et flexibles par rapport aux OCR traditionnels ; ils peuvent être construits sur différents types de données pour convertir des données non structurées dans n'importe quel format structuré.
- Les résultats du post-traitement de l'OCR basé sur l'IA sont accessibles par rapport à l'OCR simple ; ils peuvent être exportés dans n'importe quel format de données tel que JSON, CSV, Excel Sheets ou même une base de données telle que Postgres directement à partir du modèle.
- L'OCR basé sur l'IA peut être exporté sous forme d'API simple à l'aide de modèles pré-entraînés. Cela est encore possible avec d’autres méthodes traditionnelles, mais il peut s’avérer difficile d’améliorer les modèles de manière cohérente et en temps opportun. Lorsqu'il est sur l'OCR basé sur l'IA, il peut être automatiquement ajusté en cas d'erreurs.
- L'extraction de table est hautement impossible en utilisant l'OCR directe. Cependant, cela peut être fait facilement grâce à la puissance de l’AI/DL. Aujourd'hui, les OCR basés sur l'IA peuvent pointer positivement des formulaires basés sur des tableaux à l'intérieur de documents et extraire des informations.
- Si les documents contiennent des données financières ou confidentielles, les modèles d’IA peuvent également effectuer des contrôles de fraude. Il recherche essentiellement le texte modifié/flou des documents numérisés et en informe les administrateurs. Les documents ou informations en double peuvent également être identifiés grâce à ces modèles. Alors que l'OCR échoue tout simplement dans de tels cas.
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