Полное руководство по распознаванию текста для преобразования электронных таблиц: рабочий процесс, инструменты и советы по точности

Вам когда-нибудь приходилось извлекать данные из PDF-файла или отсканированного документа в электронную таблицу? OCR может реально сэкономить время. Просто отсканируйте документы и преобразуйте изображения в редактируемый текст с возможностью поиска. OCR упрощает извлечение данных независимо от того, работаете ли вы с PDF-файлами, фотографиями или отсканированными страницами.

Это руководство проведет вас через процесс преобразования оптического распознавания текста в электронную таблицу — от сканирования до повышения точности. Мы порекомендуем инструменты оптического распознавания символов и дадим советы по повышению точности, а также реальные варианты использования оптического распознавания символов, которые сэкономят часы ручной работы.

Зачем реорганизовывать данные в электронные таблицы с помощью OCR?

OCR полностью меняет правила игры. Он берет данные, хранящиеся в ваших отсканированных документах, PDF-файлах и фотографиях, и превращает их в структурированные данные. Мы говорим о готовых таблицах. Это открывает совершенно новый мир возможностей.

Вот несколько причин, по которым вам следует рассмотреть возможность использования OCR для организации данных в электронные таблицы:

1. Упрощенный анализ данных

Как только ваши данные будут извлечены и аккуратно организованы в строки и столбцы электронной таблицы, их станет намного проще анализировать и работать с ними. Вы можете быстро выявлять тенденции, сортировать, фильтровать, использовать формулы и создавать сводные таблицы и диаграммы. Такой уровень манипулирования данными невозможен в отсканированных документах или PDF-файлах.

2. Лучшее качество данных

Преобразование OCR в электронные таблицы дает вам чистые и структурированные данные. Данные могут быть проверены и стандартизированы в процессе оптического распознавания символов. Это повышает общее качество и точность данных по сравнению с неструктурированными отсканированными документами.

3. Улучшенная возможность поиска.

Отсканированные документы и изображения сложны для поиска — OCR исправляет это, преобразуя изображения в реальный текст. Попав в электронную таблицу, данные становятся полностью доступными для поиска. Вы сможете моментально найти то, что вам нужно.

4. Расширенный обмен данными

Электронными таблицами, содержащими извлеченные данные, можно легко поделиться с другими для совместной работы. Данные теперь находятся в стандартизированном формате многократного использования, а не в отдельных изображениях документов.

5. Возможности автоматизации

Данные электронных таблиц можно автоматизировать и оптимизировать в бизнес-системах. Благодаря возможности вывода файлов CSV данные, извлеченные с помощью OCR, могут автоматически передаваться в базы данных и другие бизнес-приложения.

6. Пропустите ручную обработку

Вашей команде больше не придется вручную расшифровывать данные из отсканированных документов, а также выполнять утомительный и неэффективный рабочий процесс копирования и вставки PDF-файлов. Вы можете уменьшить количество ошибок и сэкономить время на очистке и проверке данных, исключив монотонные задачи по вводу данных. В результате ваши сотрудники смогут посвятить свои усилия более продуктивной и полноценной работе.

7. Масштабируемость

Преобразование OCR масштабируется по мере роста объемов данных. Если вам нужно обработать сотни или даже тысячи страниц документов, автоматизация оптического распознавания символов справится с этим без проблем. Ручной ввод данных не масштабируется так быстро для больших объемов.

Рабочий процесс OCR для электронных таблиц

Преобразование документов в электронные таблицы с помощью OCR не составит труда, если вы выполните следующие ключевые шаги. Настроив эффективный рабочий процесс, вы сможете сэкономить часы на вводе данных вручную и быстро получить доступ к информации, хранящейся в PDF-файлах или отсканированных файлах.

Давай погрузимся.

1. Собираем документы для OCR

Сначала соберите изображения документов, PDF-файлы или отсканированные документы, содержащие данные, которые необходимо извлечь. Nanonets позволяет легко импортировать файлы из нескольких источников, включая электронную почту, облачное хранилище, Dropbox, Google Drive, OneDrive и другие.

Вы также можете настроить папки автоматического просмотра или электронную почту для автоматической обработки любых новых файлов или входящих вложений. Вызовы API и интеграцию с другим бизнес-программным обеспечением также можно настроить для беспрепятственного извлечения данных.

2. Определите поля данных

Затем укажите поля или столбцы данных, которые вы хотите извлечь, например номер счета, дату, имя клиента, сумму к оплате и т. д. Nanonets предлагает различные модели искусственного интеллекта для типов документов, таких как счета-фактуры, квитанции, визитные карточки и т. д.

Предварительно созданные модели уже умеют разумно извлекать общие поля из каждого типа документа. Вы также можете настроить свои собственные поля и обучить модель ИИ. Затем вы можете подготовить модель с несколькими образцами. Просто нарисуйте зоны на образцах документов, чтобы обозначить, где находятся важные данные.

Теперь вы готовы запустить OCR и извлечь данные из ваших документов. Nanonets использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматической идентификации и захвата текста из сложных макетов документов с высокой точностью. ИИ «читает» каждый документ, извлекает определенные поля и выводит структурированные данные, готовые к экспорту.

Этот шаг полностью автоматизирован для вас, если поля данных и модель искусственного интеллекта настроены правильно. Технология OCR преобразует отсканированные изображения в текст. Затем интеллектуальное обнаружение зон выбирает соответствующие поля данных.

4. Проверьте и исправьте данные.

Проверьте извлеченные данные на точность. Nanonets упрощает это, поскольку позволяет вносить исправления прямо в средстве просмотра документов. Более опытные пользователи также могут редактировать структурированный вывод JSON.

Вы также можете использовать возможности автоматической проверки для настройки правил проверки собранных данных. Например, вы можете проверить, попадает ли дата в допустимый диапазон или числовое значение ниже порогового значения. Любые проблемы с проверкой помечаются для рассмотрения.

5. Экспорт и интеграция данных электронных таблиц.

Окончательный результат, содержащий структурированные данные, извлеченные из отсканированных документов или PDF-файлов, можно загрузить и использовать для дальнейших целей. Nanonets позволяет экспортировать их в файлы CSV, Excel или JSON, что позволяет легко импортировать данные в предпочитаемое вами приложение для работы с электронными таблицами или другое программное обеспечение для бизнеса.

Вы также можете напрямую интегрироваться с популярными приложениями, такими как Google Sheets, QuickBooks, Salesforce и т. д. Интеграция Zapier позволяет вам подключаться к более чем 5000 приложениям для бесперебойной передачи данных. Эта интеграция гарантирует автоматическое обновление ваших данных на всех ваших платформах в режиме реального времени.

Как улучшить процесс распознавания текста в электронных таблицах

Технология оптического распознавания символов не идеальна. Иногда возникают проблемы с некачественными сканами, сложными макетами или необычными шрифтами. Но даже небольшие улучшения в процессе оптического распознавания текста могут привести к значительной экономии времени и средств.

Предположим, вы управляете страховой фирмой, которая обрабатывает тысячи документов в день. Даже повышение точности распознавания текста на 2 % может сэкономить сотни рабочих часов в неделю.

Вот несколько способов улучшить процесс распознавания текста в электронной таблице:

1. Улучшите качество ваших сканирований

Убедитесь, что документы, которые вы сканируете, четкие и разборчивые. Сканирование низкого качества может привести к ошибкам в процессе распознавания. Поэтому предварительно обработайте сканы, чтобы улучшить качество изображений, прежде чем подавать их в систему оптического распознавания символов.

Советы по улучшению качества сканирования:

• Используйте сканер с высоким разрешением (не менее 300 dpi). Это фиксирует более мелкие детали, которые могут помочь механизму OCR точно распознавать символы.
• Убедитесь, что страницы правильно выровнены и не перекошены. Исправление перекоса исправляет наклон сканов.
• Проверьте яркость и контрастность сканирования. Отрегулируйте уровни так, чтобы текст был четко виден, а не слишком светлым или темным.
• Очищайте стекло сканера, чтобы избежать пыли, пятен и дефектов на отсканированных изображениях.
• Используйте Adobe Scan или аналогичные приложения для получения высококачественных сканированных изображений с помощью смартфона.
• Используйте методы улучшения изображения, такие как повышение резкости, шумоподавление и бинаризация.

2. Стандартизируйте свои документы

Согласованность макета и дизайна документа может значительно повысить точность распознавания. Если возможно, стандартизируйте формат документов, которые вы обрабатываете. Это означает, что поля данных должны находиться в одном и том же месте в каждом документе, использовать одинаковые шрифты и размеры и поддерживать чистый и лаконичный макет.

Вот несколько советов по стандартизации документов:

• Используйте единый шаблон для всех документов одного типа.
• Храните важные поля данных в одном и том же месте в каждом документе.
• Используйте четкие, разборчивые шрифты и избегайте художественных или необычных шрифтов.
• Избегайте беспорядка и сохраняйте чистоту и простоту макета.
• Ограничьте использование изображений, логотипов и графики рядом с важными текстовыми полями.
• Используйте высококонтрастные цвета для текста и фона, чтобы улучшить читаемость.

3. Инвестируйте в систему оптического распознавания символов на базе искусственного интеллекта.

Эти системы используют алгоритмы машинного обучения для изучения каждого обрабатываемого документа, постоянно совершенствуя свои возможности по распознаванию и извлечению соответствующих данных.

Nanonets — яркий пример системы оптического распознавания символов на базе искусственного интеллекта. Он предлагает предварительно обученные модели для разных типов документов и позволяет настроить модель в соответствии с вашими потребностями. Чем больше данных он обрабатывает, тем лучше он распознает закономерности и точно извлекает данные.

Более того, возможности распознавания языка и понимания контекста систем OCR на базе искусственного интеллекта позволяют им обрабатывать документы на разных языках, в разных валютах, налоговых форматах и ​​т. д. Это делает их очень универсальными и адаптируемыми к разнообразным потребностям бизнеса.

4. Настройте автоматизированные рабочие процессы

Автоматизация повторяющихся ручных действий в рабочем процессе оптического распознавания текста может повысить эффективность и минимизировать ошибки. Например, вы можете настроить правила автоматического импорта, которые гарантируют, что система OCR автоматически обрабатывает каждый счет, отправленный на адрес электронной почты. бухгалтерский учет@yourbusiness.com.

Интеграция с бизнес-программами, такими как ERP, обеспечивает бесперебойный поток данных. Извлеченные данные электронной таблицы могут автоматически синхронизироваться с последующими базами данных. Правила автоматической проверки помогают выявить любые ошибки извлечения на ранней стадии. Рабочие процессы могут направлять документы, требующие проверки, соответствующему персоналу. Автоматические уведомления и напоминания гарантируют, что сроки не будут пропущены.

Заключение

Технология оптического распознавания символов произвела революцию в том, как мы извлекаем данные из отсканированных документов и PDF-файлов и работаем с ними. Преобразуя изображения в данные структурированных электронных таблиц, OCR устраняет утомительный ручной ввод и одновременно расширяет возможности анализа.

Как указано в этом руководстве, создание эффективного рабочего процесса оптического распознавания символов с помощью правильных инструментов, таких как Nanonets, может сэкономить огромное количество времени. Незначительные улучшения точности также быстро приводят к значительной экономии.

Хотите узнать, как OCR может ускорить рабочие процессы вашего бизнеса? Nanonets предлагает бесплатную версию для тестирования извлечения данных из ваших документов с помощью искусственного интеллекта. Преобразование таблиц PDF или отсканированных счетов-фактур в редактируемые листы Excel еще никогда не было таким простым. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы начать!

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/