Шаблонные документы, такие как квитанции, счета, страховые предложения и другие, чрезвычайно распространены и имеют решающее значение в самых разных бизнес-процессах. Однако текущие стратегии для их обработки по-прежнему требуют много ручной работы / времени или используют эвристику на основе OCR для извлечения. Несмотря на то, что OCR действительно эффективно помогает оцифровывать машинно-напечатанный текст, существует значительное количество ограничений в управлении структурой, такой как доступная информация.
Использование ИИ для работы с такой структурой, как информация, является сложной задачей, поскольку включает использование как компьютерного зрения, так и НЛП. Более того, информационный вклад в структуры не обязательно должен быть нормальным языком, и отныне вычисления НЛП должны быть готовы к управлению непонятными словами. Затем большая часть работы была сделана для обработки английского языка, необходимо обучить больше моделей работе с разными языками, такими как румынский и русский. В этой статье мы рассмотрим различные трудности, связанные с управлением динамической информацией, а также то, как различные методы ИИ могут быть использованы для решения проблемы наряду со сравнением ссылок на код.
Почему сложно извлечь данные счета?
Проблема в этой проблеме извлечения данных возникает в свете того факта, что это комбинация общеязыковой подготовки (НЛП) и компьютерного зрения CV. Вовсе не похоже на образцовые начинания НЛП, такие отчеты не содержат «нормального языка», который можно найти в обычных предложениях и отрывках, а, скорее, имеют более поздние формы. Информация регулярно вводится в таблицы, однако более многочисленные записи имеют разные страницы, обычно с изменяющимся числом областей, а также имеют различные конструкции и подсказки для сортировки данных. Понимание двухмерного дизайна текста на странице имеет решающее значение для просмотра таких архивов. С другой стороны, если рассматривать это исключительно как проблему разделения изображения, становится трудно использовать семантику контента.
Методы машинного обучения
А как насчет решений для румынского и русского языков?
BillHeap - это решение для извлечения данных, которое экономит часы ручной работы. Он интеллектуально извлекает информацию из счетов, используя искусственный интеллект (AI) для распознавания счетов, и совместим с большинством ERP.
