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Le forme sono ovunque; sono definiti come documenti creati per raccogliere informazioni chiedendo ai partecipanti di compilare le informazioni necessarie in un formato specifico. Sono utili grazie alla loro capacità di raccogliere molti dati in breve tempo. Tuttavia, non tutti i moduli hanno la stessa capacità di raccogliere dati e spesso richiedono un lavoro manuale successivo. Pertanto, ci affidiamo a strumenti e algoritmi per automatizzare in modo intelligente il processo di estrazione dei dati dai moduli. Questo post del blog approfondirà diversi scenari e tecniche per estrarre dati dai moduli utilizzando OCR e Deep Learning.
- Cos'è l'estrazione dei dati del modulo?
- Cosa rende il problema impegnativo?
- La profondità del problema dell'estrazione dei moduli
- Come si sono evolute le soluzioni di estrazione dei dati dei moduli?
- Estrazione dei dati dai moduli utilizzando gli OCR
- Risolvere l'estrazione dei dati dai moduli utilizzando il deep learning
- Inserisci le nanonette
Cos'è l'estrazione dei dati del modulo?
Form Data Extraction è il processo di estrazione dei dati dai moduli, sia online che offline. Questi dati possono essere trovati in qualsiasi formato, solitamente contenente un modulo con le informazioni rilevanti. Tuttavia, estrarre questi dati non è sempre un compito facile perché molti layout e design non consentono una facile selezione del testo. Non esiste un modo nativo per copiare i dati da essi. Pertanto, ci affidiamo a tecniche automatizzate per aiutare a estrarre i dati da moduli che sono più efficaci e meno soggetti a errori.
Ad esempio, oggi molti utenti utilizzano moduli basati su PDF per raccogliere informazioni di contatto. Questo è un modo altamente efficiente per raccogliere informazioni perché non richiede che il mittente e il destinatario forniscano input. Ma estrarre questi dati da un modulo PDF può essere impegnativo e costoso.
In questo caso, l'estrazione dei dati del modulo può aiutare a estrarre i dati da un modulo PDF, come nome, indirizzo e-mail, numero di telefono, ecc. Può essere importato in un'altra applicazione come Excel, Fogli o qualsiasi altro formato strutturato. Il modo in cui funziona è che gli strumenti di estrazione leggono il file PDF, estraggono automaticamente ciò di cui ha bisogno e lo organizzano in un formato di facile lettura. Questi dati possono essere esportati in altri formati come Excel, CSV, JSON e altri formati di dati ben strutturati. Nella sezione successiva, esaminiamo alcune delle sfide incontrate frequentemente durante la creazione di algoritmi di estrazione dei dati dai moduli.
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Cosa rende difficile l’estrazione dei dati dai moduli?
L’estrazione dei dati è un problema interessante per una serie di ragioni. Innanzitutto si tratta di un problema di riconoscimento delle immagini, ma bisogna anche considerare il testo che può essere presente nell'immagine e il layout del modulo, il che rende più complessa la costruzione di un algoritmo. In questa sezione vengono illustrate alcune delle sfide più comuni che le persone incontrano durante la creazione di algoritmi di estrazione dei dati dai moduli.
- Mancanza di dati: Gli algoritmi di estrazione dei dati vengono generalmente realizzati utilizzando potenti algoritmi di deep learning e basati sulla visione artificiale. Questi in genere si basano su grandi quantità di dati per ottenere prestazioni all'avanguardia. Pertanto, trovare un set di dati coerente e affidabile ed elaborarlo è fondamentale per qualsiasi forma di strumento o software di estrazione dati. Ad esempio, supponiamo di avere moduli con più modelli, questi algoritmi dovrebbero essere in grado di comprendere un'ampia gamma di moduli; pertanto addestrarli su un set di dati robusto avrebbe prestazioni più accurate.
- Gestione di caratteri, lingue e layout: Sono disponibili quantità vertiginose di caratteri tipografici, design e modelli diversi per diversi tipi di dati del modulo. Possono rientrare in diverse classificazioni completamente diverse, il che rende difficile garantire un riconoscimento accurato quando c'è una grande quantità di tipi di caratteri diversi da prendere in considerazione. Pertanto è importante limitare la raccolta di caratteri a una lingua e a un tipo particolari perché creerà molti processi che fluiranno senza intoppi una volta elaborati adeguatamente i documenti. Nei casi multilingue, destreggiarsi tra caratteri di più lingue deve essere preparato e prendersi cura anche della tipografia complessa.
- Orientamento e inclinazione (rotazione): Durante la cura dei dati, spesso scansioniamo le immagini per addestrare gli algoritmi per la raccolta dei dati di input. Se hai mai utilizzato uno scanner o una fotocamera digitale, potresti aver notato che l'angolazione con cui catturi le immagini dei documenti a volte può farle apparire distorte. Questo è noto come asimmetria e si riferisce al grado di angolo. Questa asimmetria può ridurre la precisione del modello. Fortunatamente, è possibile utilizzare varie tecniche per risolvere questo problema semplicemente modificando il modo in cui il nostro software rileva le caratteristiche in particolari regioni dell'immagine. Un esempio di tale tecnica sono i metodi del profilo di proiezione o i metodi della trasformata di Fourier, che consentono risultati molto più puliti nel riconoscimento di forma, dimensione e trama! Sebbene l'orientamento e l'asimmetria possano essere semplici errori, questi possono influire sull'accuratezza del modello su grandi numeri.
- Sicurezza dei dati : Se si estraggono dati da varie fonti per la raccolta dati, è importante essere consapevoli delle misure di sicurezza in atto. Altrimenti rischi di compromettere le informazioni che vengono trasferite. Ciò può portare a situazioni in cui le informazioni personali vengono violate o le informazioni inviate a un'API non sono sicure. Pertanto, mentre si lavora con script ETL e API online per l'estrazione dei dati, è necessario essere consapevoli anche dei problemi di sicurezza dei dati.
- Estrazione da tavolo: A volte vediamo i dati del modulo all'interno delle tabelle; costruire un algoritmo robusto in grado di gestire sia l'estrazione dei moduli che quella delle tabelle può essere impegnativo. L’approccio abituale consiste nel costruire questi algoritmi in modo indipendente e applicarli ai dati, ma ciò porterà all’utilizzo di una maggiore potenza di calcolo che aumenterà i costi. Pertanto, un'estrazione di moduli ideale dovrebbe essere in grado di estrarre sia i dati del modulo che i dati da un determinato documento.
- Post-elaborazione/esportazione dell'output: i dati di output di qualsiasi estrazione dati non sono diretti. Pertanto, gli sviluppatori si affidano a tecniche di post-elaborazione per filtrare i risultati in un formato più strutturato. Dopo aver elaborato i dati, questi vengono esportati in un formato più strutturato come CSV, Excel o un database. Le organizzazioni si affidano a integrazioni di terze parti o sviluppano API per automatizzare questo processo, che richiede ancora molto tempo. Pertanto, gli algoritmi ideali di estrazione dei dati dovrebbero essere flessibili e facili da comunicare con origini dati esterne.
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Comprendere la profondità dell'estrazione del modulo con vari scenari
Finora abbiamo discusso i fondamenti e le sfide dell’estrazione dei dati dai moduli. In questa sezione, approfondiremo diversi scenari e comprenderemo la profondità dell'estrazione dei dati dai moduli. Vedremo anche come automatizzare il processo di estrazione per questi scenari specifici.
Scenario n. 1: riconoscimento scritto a mano per moduli offline
I moduli offline si incontrano comunemente nella vita quotidiana. È fondamentale che i moduli siano facili da compilare e inviare. Digitalizzare manualmente i moduli offline può essere un compito frenetico e costoso, motivo per cui sono necessari algoritmi di deep learning. I documenti scritti a mano rappresentano una grande sfida da cui estrarre i dati a causa della complessità dei caratteri scritti a mano. Pertanto, vengono ampiamente utilizzati algoritmi di riconoscimento dei dati mediante i quali una macchina impara a leggere e interpretare il testo scritto a mano. Il processo prevede la scansione di immagini di parole scritte a mano e la loro conversione in dati che possono essere elaborati e analizzati da un algoritmo. L'algoritmo crea quindi una mappa dei caratteri basata sui tratti e riconosce le lettere corrispondenti per estrarre il testo.
Scenario n. 2: identificazione della casella di controllo sui moduli
I moduli casella di controllo sono una forma di input di dati utilizzata per raccogliere informazioni da un utente in un campo di input. Questo tipo di dati si trova solitamente in elenchi e tabelle che richiedono all'utente di selezionare uno o più elementi, ad esempio gli elementi che desidera essere contattato. Può essere trovato in qualsiasi numero di posti: moduli online, questionari e sondaggi e così via. Oggi alcuni algoritmi possono automatizzare il processo di estrazione dei dati anche dalle checkbox. L'obiettivo principale di questo algoritmo è identificare le regioni di input utilizzando tecniche di visione artificiale. Questi comportano l'identificazione delle linee (orizzontali e verticali), l'applicazione di filtri, i contorni e il rilevamento dei bordi sulle immagini. Dopo aver identificato la regione di input, è facile estrarre il contenuto delle caselle di controllo contrassegnate o deselezionate.
Scenario n. 3: modifiche del layout del modulo di tanto in tanto
Quando si tratta di compilare moduli, in genere esistono due diversi tipi di opzioni. Per alcuni moduli dobbiamo fornire le nostre informazioni scrivendo in tutti i campi pertinenti, mentre per altri possiamo fornire le informazioni selezionando alcune caselle di controllo. Anche il layout del modulo cambia a seconda del tipo di modulo e del relativo contesto. Pertanto, è essenziale creare un algoritmo in grado di gestire più documenti non strutturati ed estrarre in modo intelligente il contenuto in base alle etichette del modulo. Una tecnica popolare dell'architettura di deep learning per gestire i layout dei documenti è Graph CNN. L’idea alla base delle Graph Convolutional Networks (GCN) è garantire che le attivazioni dei neuroni siano guidate dai dati. Sono progettati per funzionare su grafici composti da nodi e spigoli. Uno strato convoluzionale del grafico è in grado di riconoscere modelli in assenza di un segnale di addestramento specifico per l'attività. Pertanto, questi sono adatti quando i dati sono robusti.
Scenario n. 4: rilevamento delle celle della tabella
In alcuni casi, le aziende si imbattono in tipi speciali di moduli costituiti da celle di tabella. Le celle della tabella sono aree rettangolari all'interno di una tabella in cui sono archiviati i dati. Possono essere classificati come intestazioni, righe o colonne. Un algoritmo ideale dovrebbe identificare tutti questi tipi di celle e i loro confini per estrarne i dati. Alcune tecniche popolari per l'estrazione delle tabelle includono Stream e Lattice; si tratta di algoritmi che possono aiutare a rilevare linee, forme, poligoni utilizzando semplici operazioni isomorfe sulle immagini.
Come si sono evolute le soluzioni di estrazione dei dati dei moduli?
L'estrazione dei dati dai moduli ha le sue origini nell'era pre-informatica, quando le persone gestivano moduli cartacei. Con l’avvento dell’informatica è diventato possibile archiviare i dati elettronicamente. I programmi informatici potrebbero utilizzare i dati per creare report, come le statistiche sulle vendite. Questo software potrebbe anche essere utilizzato per stampare etichette postali, come il nome e l'indirizzo dei clienti, e stampare fatture, come l'importo dovuto e l'indirizzo a cui inviare. Tuttavia, oggi vediamo una versione diversa del software di estrazione dei dati dei moduli; questi sono estremamente accurati, più veloci e forniscono i dati in modo altamente organizzato e strutturato. Ora, discutiamo brevemente i diversi tipi di tecniche di estrazione dei dati dai moduli.
- Basato su regole dall'estrazione dei dati: L'estrazione basata su regole è una tecnica che estrae automaticamente i dati da un particolare modulo modello. Può estrarre dati senza alcun intervento umano. Funzionano esaminando diversi campi della pagina e decidendo quali estrarre in base al testo circostante, alle etichette e ad altri indizi contestuali. Questi algoritmi sono generalmente sviluppati e automatizzati utilizzando script ETL o web scraping. Tuttavia, quando vengono testati su dati invisibili, falliscono completamente.
- Estrazione dei dati dai moduli tramite OCR: L'OCR è la soluzione ideale per qualsiasi forma di problema di estrazione dei dati. Tuttavia, è necessario scrivere script e programmi aggiuntivi per ottenere prestazioni accurate. Affinché l'OCR funzioni, è necessario inserire un'immagine con testo sopra. Il software quindi legge ciascun pixel e confronta ciascun pixel con la lettera corrispondente. Se corrisponde, visualizzerà quella lettera e tutti i numeri o simboli abbastanza vicini alla lettera. La sfida più grande con l'OCR è capire come separare le lettere. Ad esempio, quando le note sono vicine o sovrapposte, come "a" ed "e". Pertanto, questi potrebbero non funzionare quando estraiamo moduli offline.
- NER per l'estrazione dei dati dai moduli: Il riconoscimento delle entità denominate è il compito di identificare e classificare entità predefinite nel testo in linguaggio naturale. Viene spesso utilizzato per estrarre informazioni dai moduli, in cui le persone digitano nomi, indirizzi, commenti, ecc. Il compito di riconoscere entità nominate è strettamente correlato al compito più ampio di risoluzione della coreferenza, che determina se le menzioni delle stesse entità si riferiscono a stesse entità del mondo reale. Oggi, con strumenti e framework di programmazione avanzati, potremmo sfruttare modelli pre-addestrati per creare modelli basati su NER per attività di estrazione di informazioni.
- Utilizzo del Deep Learning per l'estrazione dei dati dei moduli: Il deep learning non è una novità, esiste da decenni, ma i recenti sviluppi nelle architetture di deep learning e nella potenza di calcolo hanno portato a risultati rivoluzionari. L'estrazione dei dati dai moduli utilizzando il deep learning ha raggiunto prestazioni all'avanguardia in quasi tutti i formati, siano essi digitali o scritti a mano. Il processo inizia alimentando la rete neurale profonda (DNN) con migliaia o milioni di esempi diversi etichettati con quello che sono. Ad esempio, etichette sotto forma di immagine con le sue entità come nome, email, ID, ecc. La DNN elabora tutte queste informazioni e apprende da sola come questi pezzi sono collegati. Tuttavia, la costruzione di un modello altamente accurato richiede molta esperienza e sperimentazione.
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Estrazione dei dati dai moduli utilizzando gli OCR
Sono disponibili molte librerie diverse per l'estrazione dei dati dai moduli. Ma cosa succede se vuoi estrarre dati da un'immagine di un modulo? È qui che entra in gioco Tesseract OCR (riconoscimento ottico dei caratteri). Tesseract è un motore OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) open source sviluppato da HP. Utilizzando Tesseract OCR, è possibile convertire documenti scansionati come fatture cartacee, ricevute e assegni in file digitali ricercabili e modificabili. È disponibile in diverse lingue e può riconoscere i caratteri in vari formati di immagine. Tesseract viene generalmente utilizzato in combinazione con altre librerie per elaborare immagini ed estrarre testo.
Per testarlo, assicurati di installare Tesseract sul tuo computer locale. Puoi utilizzare la CLI Tesseract o i collegamenti Python per eseguire l'OCR. Python-tesseract è un wrapper per il motore Tesseract-OCR di Google. Può essere utilizzato per leggere tutti i tipi di immagine supportati dalle librerie di imaging Pillow e Leptonica, inclusi jpeg, png, gif, bmp, tiff e altri. Puoi usarlo facilmente come script di invocazione autonomo per tesseract, se necessario.
Ora prendiamo una ricevuta contenente i dati del modulo e proviamo a identificare la posizione del testo utilizzando Computer Vision e 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')
Qui nell'output, come possiamo vedere, il programma è riuscito ad identificare tutto il testo all'interno del form. Ora applichiamo l'OCR a questo per estrarre tutte le informazioni. Possiamo farlo semplicemente utilizzando il file immagine_in_stringa funzione in Python.
extracted_text = pytesseract.image_to_string(img, lang = 'deu')
Produzione:
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
Qui siamo in grado di estrarre tutte le informazioni dal modulo. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, utilizzare solo l'OCR non aiuta poiché i dati estratti saranno completamente destrutturati. Pertanto, gli utenti si affidano all'estrazione di coppie chiave-valore sui moduli, che possono identificare solo entità specifiche come ID, date, importo fiscale, ecc. Ciò è possibile solo con il deep learning. Nella sezione successiva, esamineremo come possiamo sfruttare diverse tecniche di deep learning per creare algoritmi di estrazione delle informazioni.
Risolvere l'estrazione dei dati dai moduli utilizzando il deep learning
Reti convoluzionali di grafici (CNN di grafici) sono una classe di reti neurali convoluzionali profonde (CNN) in grado di apprendere in modo efficace caratteristiche altamente non lineari nelle strutture di dati grafici preservando la struttura dei nodi e dei bordi. Possono prendere strutture di dati grafici come input e generare "mappe di caratteristiche" per nodi e bordi. Le funzionalità risultanti possono essere utilizzate per la classificazione dei grafici, il clustering o il rilevamento della comunità. I GCN forniscono una potente soluzione per estrarre informazioni da documenti di grandi dimensioni e visivamente ricchi come fatture e ricevute. Per elaborarli, ogni immagine deve essere trasformata in un grafico composto da nodi e bordi. Qualsiasi parola sull'immagine è rappresentata dal proprio nodo; la visualizzazione del resto dei dati è codificata nel vettore delle caratteristiche del nodo.
Questo modello codifica innanzitutto ogni segmento di testo nel documento nell'incorporamento del grafico. In questo modo si acquisisce il contesto visivo e testuale che circonda ciascun elemento di testo, insieme alla sua posizione all'interno di un blocco di testo. Quindi combina questi grafici con incorporamenti di testo per creare una rappresentazione complessiva della struttura del documento e di ciò che è scritto al suo interno. Il modello impara ad assegnare pesi più elevati ai testi che probabilmente sono entità in base alla loro posizione reciproca e al contesto in cui appaiono all’interno di un blocco più ampio di lettori. Infine, applica un modello BiLSTM-CRF standard per l'estrazione delle entità. I risultati mostrano che questo algoritmo supera ampiamente il modello di base (BiLSTM-CRF).
LayoutLM: pre-formazione su testo e layout per la comprensione delle immagini dei documenti
L'architettura del modello LayoutLM è fortemente ispirata a BERT e incorpora incorporamenti di immagini da una R-CNN più veloce. Gli incorporamenti di input di LayoutLM vengono generati come una combinazione di incorporamenti di testo e posizione, quindi combinati con gli incorporamenti di immagini generati dal modello Faster R-CNN. I modelli di linguaggio visivo mascherato e la classificazione di documenti multi-etichetta vengono utilizzati principalmente come attività di preformazione per LayoutLM. Il modello LayoutLM è prezioso, dinamico e sufficientemente potente per qualsiasi lavoro che richieda la comprensione del layout, come l'estrazione di moduli/ricevute, la classificazione di immagini di documenti o anche la risposta visiva alle domande che può essere eseguita con questo modello di formazione.
Il modello LayoutLM è stato addestrato sulla IIT-CDIP Test Collection 1.0, che include oltre 6 milioni di documenti e più di 11 milioni di immagini di documenti scansionati per un totale di oltre 12 GB di dati. Questo modello aveva sostanzialmente superato diversi modelli SOTA pre-addestrati nelle attività di comprensione dei moduli, comprensione delle ricevute e classificazione delle immagini dei documenti scansionati.
Form2Seq: un framework per l'estrazione della struttura dei moduli di ordine superiore
Form2Seq è un framework che si concentra sull'estrazione di strutture dal testo di input utilizzando sequenze posizionali. A differenza dei tradizionali framework seq2seq, Form2Seq sfrutta le posizioni spaziali relative delle strutture, piuttosto che il loro ordine.
In questo metodo, innanzitutto, classifichiamo gli elementi di basso livello che consentiranno una migliore elaborazione e organizzazione. Esistono 10 tipi di moduli, ad esempio didascalie di campo, voci di elenco e così via. Successivamente, raggruppiamo gli elementi di livello inferiore, come Text Fields e ChoiceFields, in costrutti di ordine superiore chiamati ChoiceGroups. Questi vengono utilizzati come meccanismi di raccolta delle informazioni per ottenere una migliore esperienza utente. Elementi di livello inferiore in costrutti di ordine superiore, come campi di testo, ChoiceFields e ChoiceGroups, utilizzati come meccanismi di raccolta delle informazioni nei moduli. Ciò è possibile disponendo gli elementi costitutivi in ordine lineare in ordine di lettura naturale e alimentando le loro rappresentazioni spaziali e testuali al framework Seq2Seq. Il framework Seq2Seq effettua previsioni in sequenza per ciascun elemento di una frase a seconda del contesto. Ciò gli consente di elaborare più informazioni e arrivare a una migliore comprensione del compito da svolgere.
Il modello ha raggiunto una precisione del 90% nell'attività di classificazione, superiore a quella dei modelli di base basati sulla segmentazione. La F1 su blocchi di testo, campi di testo e campi di scelta era rispettivamente 86.01%, 61.63%. Questo quadro ha raggiunto lo stato dei risultati sul set di dati ICDAR per il riconoscimento della struttura delle tabelle.
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Perché l'OCR basato sull'intelligenza artificiale di Nanonets è l'opzione migliore
Sebbene il software OCR possa convertire immagini di testo scansionate in file digitali formattati come PDF, DOC e PPT, non è sempre accurato. I software all'avanguardia di oggi come il sistema di deep learning OCR basato sull'intelligenza artificiale di Nanonets hanno superato molte sfide che i sistemi OCR tradizionali hanno dovuto affrontare durante la creazione di un file modificabile da un documento scansionato. È diventata l'opzione migliore per l'estrazione dei dati perché può fornire tassi di precisione elevati e livelli di tolleranza elevati per rumore, elementi grafici e modifiche di formattazione. Ora, discutiamo alcuni punti su come l'OCR basato sull'intelligenza artificiale sia l'opzione migliore.
- L'OCR, come discusso, è una tecnica semplice per estrarre i dati. Tuttavia, non funzioneranno in modo coerente se inseriti in dati nuovi/non visualizzati. Tuttavia, l’OCR basato sull’intelligenza artificiale potrebbe gestire situazioni come queste, poiché si addestrano su un’ampia gamma di dati.
- I normali OCR non sono in grado di gestire layout complessi per l'estrazione dei dati dai moduli. Pertanto, se alimentati dal deep learning o dall'intelligenza artificiale, forniscono i migliori risultati comprendendo il layout, il testo e il contesto dei dati.
- Gli OCR potrebbero sottoperformare in presenza di rumore nei dati, come disallineamento, immagini scansionate in condizioni di scarsa illuminazione, ecc., mentre i modelli di deep learning possono gestire tali condizioni e restituire comunque risultati altamente accurati.
- Gli OCR basati sull'intelligenza artificiale sono altamente personalizzabili e flessibili rispetto agli OCR tradizionali; possono essere costruiti su vari tipi di dati per convertire dati non strutturati in qualsiasi formato strutturato.
- Gli output di post-elaborazione dell'OCR basato sull'intelligenza artificiale sono accessibili rispetto al semplice OCR; possono essere esportati in qualsiasi formato di dati come JSON, CSV, fogli Excel o persino un database come Postgres direttamente dal modello.
- L'OCR basato sull'intelligenza artificiale può essere esportato come una semplice API utilizzando modelli preaddestrati. Ciò è ancora possibile con altri metodi tradizionali, ma potrebbe essere difficile migliorare i modelli in modo coerente e tempestivo. Mentre sull'OCR basato sull'intelligenza artificiale, può essere regolato automaticamente dagli errori.
- L'estrazione della tabella è altamente impossibile utilizzando l'OCR diretto. Tuttavia, è possibile farlo con facilità grazie alla potenza dell'intelligenza artificiale/DL. Oggi, gli OCR basati sull’intelligenza artificiale possono puntare positivamente i moduli basati su tabelle all’interno dei documenti ed estrarre informazioni.
- Se nei documenti sono presenti dati finanziari o riservati, i modelli di intelligenza artificiale possono anche eseguire controlli antifrode. Fondamentalmente cerca testo modificato/sfocato nei documenti scansionati e avvisa gli amministratori. Attraverso questi modelli è possibile identificare anche documenti o informazioni duplicati. Mentre l'OCR semplicemente fallisce in questi casi.
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