요약:

1. 광학 문자 인식 (OCR)은 스캔 된 문서에서 정보를 추출하는 일반적인 방법입니다.

2. NLP (자연어 처리)는 잘못된 단어를 올바른 단어로 바꾸어 OCR의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

삼. NLP는 서면 및 음성 언어를 기계 이해로 번역하는 데 중점을 둔 AI의 하위 필드입니다.

4. NLP.

5. OCR 기술은 종이 문서를 스캔하고 디지털화 해야하는 비즈니스에 중요합니다.

6. OCR 소프트웨어는 스캔 된 문서를 추가 처리를 위해 디지털, 정리 된 표현으로 변환 할 수 있습니다.

7. OCR 기술은 은행, 에너지 및 법률과 같은 산업에서 널리 사용됩니다.

8. NLP는 문서의 단어와 문구에 대한 상황에 맞는 이해를 제공하여 OCR을 향상시킬 수 있습니다.

9. NLP는 전자 문서에서 유용한 정보와 통찰력을 추출 할 수 있습니다.

10. OCR과 NLP의 조합은 문서에 포함 된 데이터를 분석하는 데 특히 강력합니다.

질문:

1. NLP가 어떻게 OCR의 정확도를 향상시킬 수 있습니까??

NLP는 잘못된 단어를 올바른 단어로 바꾸어 OCR 정확도를 향상시킵니다.

2. NLP는 무엇입니까??

NLP는 서면 및 음성 언어를 기계 이해로 번역하는 데 중점을 둔 AI의 하위 필드입니다.

삼. NLP는 문서에 작성된 내용을 어떻게 “이해”합니까??

NLP는 문서 내부의 단어와 문구를 분석하여 이해를 얻고 귀중한 정보를 추출합니다.

4. OCR이 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까??

OCR은 기업이 더 쉬운 관리 및 더 빠른 처리를 위해 종이 문서를 스캔하고 디지털화 할 수 있도록합니다.

5. 산업이 널리 사용되는 OCR입니다?

OCR은 은행, 에너지 및 다양한 문서 처리 작업에 합법적 인 산업에서 널리 사용됩니다.

6. OCR 기술은 은행에 어떻게 도움이됩니까??

OCR 기술은 전자적으로 처리, 계약 및 기타 문서를 통해 시간을 절약하고 은행의 효율성을 향상시킵니다.

7. 텍스트 인식에서 NLP의 역할은 무엇입니까??

NLP는 문맥 이해를 제공하고 문서에서 귀중한 통찰력을 추출하여 텍스트 인식을 향상시킵니다.

8. OCR 기술은 조직의 게임을 어떻게 변화시킵니다?

OCR 기술.

9. 2022 년 텍스트 인식의 최고 응용 프로그램은 무엇입니까??

2022 년의 텍스트 인식의 최고 응용 프로그램에는 문서 관리 및 정보 추출과 같은 다양한 산업 별 사용 사례가 포함됩니다.

10. 최대 효율을 위해 NLP와 OCR을 결합 할 수있는 방법?

NLP와 OCR을 결합하여 기업은 상황에 맞는 이해를 달성하고 디지털화 된 문서에서 소중한 통찰력을 추출하여 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다.

11. NLP는 OCR의 정확성에 어떻게 기여합니까??

NLP.

12. 문서 처리에서 NLP를 사용하면 어떤 이점이 있습니까??

문서 처리에서 NLP를 사용하면 컨텐츠를 더 잘 이해하고 검색 및 검색이 빠르며보다 정확한 정보 추출을 가능하게합니다.

13. OCR과 NLP를 팩스에 어떻게 적용 할 수 있습니까??

스캔 한 팩스 문서를 디지털 텍스트로 변환 한 다음 분석 및 이해를 위해 NLP 기술을 활용하여 OCR 및 NLP를 팩스에 적용 할 수 있습니다.

14. NLP는 컴퓨터가 어떻게 인간 언어를 이해할 수있게합니까??

NLP.

15. OCR의 과제는 무엇이며 NLP가 어떻게 극복하는 데 도움이 될 수 있습니까??

OCR은 정확성, 상황 이해 및 언어 변동성과 같은 문제에 직면합니다. NLP.

OCR 및 문서 처리에서 NLP, AI, 신경망 등의 장점; 소개

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NLP가 텍스트 인식에 어떻게 도움이됩니까??

이 블로그 게시물에서는 NLP (Natural Language Processing)가 텍스트 인식에 사용되는 방법 및 NLP가 텍스트 인식을 향상시키는 방법과 같은 질문에 답변합니다.

앨런 킬리히

NLP가 텍스트 인식에 어떻게 도움이됩니까??

광학 문자 인식 (OCR)은 스캔 된 문서에서 정보를 얻는 일반적인 방법입니다. 회사가 기술 사용을 시작한 이후 워크 플로 및 비즈니스 프로세스가 많이 바뀌 었습니다. OCR을 더 정확하게 만들면 그것이 얼마나 잘 작동하는지에 대한 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

예상대로, OCR 솔루션을 훈련시키는 데 사용되는 이미지의 품질은 그것이 얼마나 잘 작동하는지에 영향을 미칩니다. 실제 세계에서 OCR 솔루션을 사용하는 데있어 한 가지 문제는 문자의 정확도가 증가함에 따라 단어의 정확도가 크게 떨어질 것입니다.

잘못된 단어를 올바른 단어로 대체하기 위해 NLP (자연어 처리) 기술 사용은 단어의 정확성을 향상시키는 한 가지 방법입니다.

이 게시물에서는 NLP (Natural Language Processing)가 텍스트 인식에 사용되는 방법 및 NLP가 텍스트 인식을 향상시키는 방법과 같은 질문에 답변합니다.

NLP는 무엇입니까??

컴퓨터를 인간처럼 지능적으로 만들려면 자연어 처리 (NLP)는 컴퓨터 과학의 하위 분야이며 인공 지능 (AI) 서면 및 음성 언어를 기계 이해로 번역하는 데 중점을 둡니다.

NLP (Natural Language Processing). 이 도구를 함께 사용하면 컴퓨터는 텍스트 또는 오디오 데이터 형태로 화자 또는 작가의 목적 및 분위기를 포함하여 인간 언어의 전체 의미를 “이해”할 수 있습니다.

자연어 처리는 컴퓨터가 언어를 번역하고, 구어 방향을 따르고, 종종 실시간으로 방대한 양의 텍스트를 신속하게 요약 할 수 있도록합니다. 이미 음성 제어 GPS 장치, 디지털 어시스턴트, Speech-to-Text Dictation 소프트웨어, 고객 서비스 챗봇 및 기타 소비자 편의에 NLP를 사용했을 것입니다. 그러나 자연 언어 처리는 또한 성공에 필수적인 프로세스를 자동화하고 표준화함으로써 비즈니스를보다 효율적으로 만들기 위해 기업 솔루션에서 더욱 중요 해지고 있습니다.

OCR (광학 문자 인식) 및 텍스트 인식

자동 텍스트 인식은 광학 문자 인식 (OCR)에 크게 의존합니다. 종이 문서를 스캔하고 디지털화하려는 기업의 필요성은 광학 문자 인식 기술의 개발을 주도했습니다.

비즈니스 운영은 서신, 송장, 인쇄 계약 및 이미지와 같은 다양한 문서를 관리해야합니다. 레코드가 많으면 검색과 같은 단순한 것조차 오랜 시간이 걸리고 비용이 많이들 수 있습니다. OCR 소프트웨어는 종이 문서를 스캔하고 추출 된 데이터를 디지털의 구성된 표현으로 변환 할 수 있습니다. 그런 다음 데이터가 더 처리 될 수 있고 정렬, 검색 및 편집과 같은 작업을 빠르게 수행 할 수 있습니다.

여러 유형의 비즈니스는 OCR 소프트웨어를 사용합니다. 현금 및 처리 수표에 대한 은행의 절차는 좋은 일러스트레이션을 제공합니다. 전자적으로 리뷰 처리 (스캔, 텍스트 변환 및 서명 일치를 통해) 은행, 지불 인 및 수신자의 시간 절약은 적절한 점을 지적합니다. OCR 기술은 대량의 문서를 처리하고 데이터에 대한 즉각적인 액세스를 제공 할 수 있습니다. 방대한 고객 기반에 서비스를 제공하는 에너지 산업의 회사는 또한 채무 계좌의 혜택을 누릴 수 있습니다. 전자 처리를 위해 송장 데이터를 준비하는 일반적인 방법은 데이터베이스에서 스캔하고 데이터를 키 값 쌍으로 저장하는 것입니다.

당연히 상상할 수있는 모든 분야에서 예를 찾을 수 있습니다. OCR 기술은 조직이 서류 작업을 사용하고 관리하는 방법에 대한 게임을 변경합니다. 디지털화 된 문서의 정보가 데이터베이스에 저장되면 검색, 수정 및 번역 할 수 있습니다.

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• 2022 년 상위 5 개 텍스트 인식 응용 프로그램
• ‍ OCR (광학 문자 인식) – 명확한 가이드
• 텍스트 감지에 대한 A-to-Z 가이드

NLP는 텍스트 인식에 어떻게 사용됩니까??

하지만, OCR은 IT 처리 된 논문에 대한 추가 정보를 제공 할 수 없다는 단점이 있습니다. 예를 들어 보자 : 야구에 대해 전혀 모르는 스페인 번역가에게 광학 문자 인식을 사용하여 야구 방송을 영어로 해석하도록 묻는다는 것을 상상해보십시오. 단어는 번역 될 수 있지만 컨텍스트가 없으면 번역이 그리 이해되지 않을 수 있습니다. “더블 플레이”가 무엇인지 몰랐다면?

NLP (Natural Language Processing)의 도움으로 컴퓨터는 그 안에있는 단어와 문구를 분석하여 작성된 내용을 “이해”할 수 있습니다. 올바르게 구현 될 때 소스 파일에서 귀중한 정보와 통찰력을 얻을 수 있습니다.

자연 언어 처리로 전자 문서에 광학 문자 인식을 적용하는 것은 특히 많은 분야에서 팩스의 광범위한 사용을 고려하는 강력한 조합입니다.

또한이 문서 내부에 포함 된 데이터를 분석하려면 텍스트 인식 기술을 사용하여 스캔해야합니다. NLP는 이러한 시스템이 결과 텍스트에서 관련 개념을 인식하도록 하여이 프로세스를 향상시킵니다. 이것은 항목을 승인 해야하는지 여부를 결정하는 데 필요한 머신 러닝 분석에 도움이됩니다.

NLP가 어떻게 텍스트 인식을 향상시킬 수 있습니까??

이제이 두 기술을 이해 했으므로 NLP 기술이 텍스트 인식을 향상시킬 수있는 방법을 간략하게 살펴 보겠습니다.

광학 문자 인식은 기술을 사용하여 스캔 된 종이 문서와 같이 실제 문서의 디지털 이미지에서 인쇄 된 텍스트 문자 또는 필기 텍스트 문자의 차이점을 알려줍니다. 텍스트 인식은 광학 문자 인식을 나타내며 텍스트 인식은 스캔중인 이미지에서 단어를 찾을 수 있지만 그 단어가 의미하는 바를 알 수는 없습니다.

이 시점에서 NLP가 작용합니다!

자연어 처리는 컴퓨터가 사람들이하는 방식과 유사한 방식으로 작성된 단어와 구어를 이해할 수 있도록합니다. 이 두 기술이 힘에 합류했다고 상상합시다!

NLP는 텍스트 인식의 정확성을 향상 시키고이 기술이 인간이 할 수있는 것과 같은 방식으로 텍스트를 이해하도록 도울 수 있습니다.

그러나 OCR과 NLP가 귀하의 비즈니스에 어떻게 도움이됩니까??

OCR 및 NLP로 구동되는 최신 앱은 비즈니스가 다음을 포함하여 광범위한 문서 관련 활동을 수행 할 수 있습니다

• 여권 및 ID 카드와 같은 문서 식별을 기계적으로 읽을 수 있습니다.
• 은행 카드, 송장, 티켓 및 수표를 포함한 문서를 신속하게 스캔 할 수 있습니다.
• 청구 정보를 자동으로 작성하십시오.
• 고객 관계 관리 시스템 또는 온라인 양식으로 정보를 자동으로 전송합니다.
• 여러 클라이언트 정보 소스를 정확도로 확인해야합니다.
• 데이터 추출 서비스를 선택하는 비즈니스는보다 훈련 된 선택을하고 자신감을 가질 수있는 요약 된 데이터에 액세스 할 수 있습니다.

결론

간단히 말해서, 종종 텍스트 인식으로 알려진 OCR은 인쇄 된 텍스트 이미지에서 텍스트를 디지털화하는 과정입니다. 그러나이 기술은 텍스트의 의미를 이해할 수 없습니다. 자연 언어의 가공은 컴퓨터에 인간의 것과 비슷한 방식으로 서면 및 구어를 이해할 수있는 능력을 제공합니다. 그래서, NLP는 텍스트의 의미를 이해하여 텍스트 인식 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 OCR은 매우 유용한 자원으로 발전했습니다. 비즈니스 운영을 개선하기 위해 텍스트 인식 기술이 필요한 경우 Cameralyze가 여기에 있습니다! Cameralyze의 AI 기반 솔루션은 텍스트 비전, 데이터 검증, 얼굴 인식 및 문서 식별과 같은 기술을 사용하여 비즈니스 분석을 단순화하고 중요한 데이터를 추출합니다.

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OCR 및 문서 처리에서 NLP, AI, 신경망 등의 장점; 소개

인공 지능은 수많은 산업과 영역에 점점 더 관여 해 왔으며, 공통의 믿음과는 달리, 그것은’t 계산 만 참조하십시오. AI는 또한 새로운 기술 개발 또는 이미 존재하는 기술의 발전에있어 매우 중요한 의사 결정 및인지 요소가 될 수 있습니다. 지능적인 문서 처리는 우리 기사의 초점이 될 것이며 NLP, AI, OCR 및 신경망과 같은 것들이이 영역을 변화시키고보다 효율적으로 어떻게 도움이되는지 논의 할 것입니다.

자연어 처리에 대해

자연 언어 처리 또는 NLP. 정의에서 알 수 있듯이 사람과 기계 간의 상호 작용을 촉진하는 것을 목표로합니다. NLP는 디지털 뱅킹 및 문서 인식에서 송장 처리, 보험 청구 처리, 송장 처리 자동화 및 지능형 문서 처리에 이르기까지 다양한 도메인에 사용됩니다.

NLP는 또한 음성 및 텍스트 감지 및 세분화, 광학 문자 인식, 문서 분류 및 텍스트 음성 변환과 같은 특정 유형의 활동을 다루는 데 유용합니다. 비즈니스는 전자 메일 및 문서 분류에 도움이되기 때문에 NLP를 사용하면 많은 혜택을 누릴 수 있습니다. 비용이 줄어들고 전반적으로 해석 정확도와 효율성이 향상됩니다.

AI의 NLP와 문서 처리 간의 링크

특정 문서의 정확한 의미를 파악하는 것은 비즈니스에 큰 도전이 될 수 있다는 비밀은 없습니다. 요즘에는 데이터가 큰 속도와 볼륨으로 생성되며 모든 것을 유지하면 때때로 거의 불가능할 수 있습니다. 프리 텍스트는 또한이 환경에서 이해하고 협력하기가 매우 어렵 기 때문에 앞서 언급 한 문제의 일부입니다. 결국, 기존의 기술은 단순히 충분한 정확도를 제공하지 않습니다.

또 다른 과제는 새로운 형식의 텍스트가 나타날 때 전통적인 기술이 할 수 없기 때문에 구조화 된 데이터의 의미를 파악하는 것입니다. 요컨대, 데이터 추출 및 처리는 비즈니스에 큰 장애물이 될 수 있으며 효율성과 관련하여 큰 블록을 제공 할 수 있습니다.

AI의 NLP와 문서 처리 간의 연결은 완전히 구조화되지 않은 데이터가 사용할 수있게되면 설정됩니다. NLP는 또한 두 유형의 문서에서 나오는 데이터를 읽고 처리하기 위해 지능형 문서 처리에 의해 사용됩니다. 디지털 메일 룸 자동화 및 문서 분류 기계 학습과 같은 것들은 AI에서 NLP를 사용하여 훨씬 더 효율적이고 빠르게 될 수있는 프로세스의 일부입니다.

또한 자연 언어 처리는 텍스트의 올바른 의미를 파악하기 위해 키워드, 키 의도 및 중요한 문구와 같은 것을 발견하고 해석 할 수 있습니다.

NLP에서는 인간의 감정을 기반으로 문서 내에서 데이터를 분류 할 수 있다는 점에서 감정 분석이 가능합니다. 그 중 일부는 긍정적이고 부정적인 감정뿐만 아니라 중립적 인 감정을 포함합니다. 회사의 마케팅 부서는 청중이 느끼거나 느끼는 진정한 인간 감정을 강조 할 수 있기 때문에 이러한 해석에서 큰 혜택을 누릴 수 있습니다. 개인화 된 서비스는 이와 같이 만들어 질 수 있으며보다 타겟팅되고 고객 친화적 인 지원.

지능형 문서 처리의 신경망

신경망은 AI가 시작된 이래로 지능형 문서 처리의 필수적인 부분이었습니다. 실제로, 그러한 최초의 네트워크는 1990 년대에 다시 설계되어 은행이 수표를 읽고 처리하고 우체국을 처리하여 손으로 쓴 주소를 자동으로 처리 할 수 ​​있습니다. 분명히 AI뿐만 아니라 신경망은 그 이후로 크게 향상되었으며, 정확한 문서 처리 활동의 필수가되었습니다.

딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 인간 뇌의 신경 네트워크를 시뮬레이션하고 그것이 어떻게 기능하는지를 시뮬레이션합니다. 이 ANN은 실제로 딥 러닝의 기초를 나타내며 기계가 큰 데이터 볼륨을 인식하고 배울 수 있도록합니다. 그들은 또한 끊임없이 진화하고 학습하고 있으므로 성능이 높아지고 결과가 더 좋을 수 있습니다.

그러나 기계 학습 모델은 고품질 데이터를 사용하여 교육없이 개선 할 수 없습니다. 인간은 데이터에 라벨을 붙이고 특정 도메인 또는 비즈니스에 맞게 학습 경험을 개인화함으로써이를 수행 할 수 있습니다. 모델을 반복해서 훈련시킬 수있어 비즈니스가 더 많은 청중을 개발하고 이익 할 때 개선 될 수 있습니다. 모델 업데이트는 또한 문서 처리에서 일반적인 관행으로 이동 중 새로운 데이터 및 문서를 인식하고 이해할 수 있습니다.

광학 문자 인식 정보 (OCR)

그것’s 이제 광학 문자 인식 또는 OCR에 대해 조금 이야기 할 시간이기도합니다. OCR은 물리적 문서를 스캔하고 데이터 (텍스트, 이미지 등을 추출 할 수 있습니다.) 그런 다음 용도를 변경하십시오. 이 유형의 소프트웨어는 또한 문자를 추출하여 문자로 말하고 단어를 문장으로 넣을 수 있으므로 원본 문서를 편집 할 수 있습니다. 또한 OCR 덕분에 수동 데이터 입력이 더 이상 필요하지 않으므로 회사와 관련하여 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.

OCR은 물리적 문서를 컴퓨터가 인식 할 수있는 디지털 문서로 변환하기 위해 하드웨어와 함께 소프트웨어를 사용하여 작동합니다. 운전자를 생각하십시오’s 라이센스 OCR, 세금 양식 OCR 또는 ID OCR은 이것이 무엇에 관한 것인지 즉시 이해할 것입니다. 본질적으로, 이것은 여전히 ​​기계 학습 OCR에 관한 것입니다.이 유형의 솔루션은 문서를 디지털 데이터로 변환하는 방법을 가르쳐야하기 때문입니다.

AI는 또한 지능적인 캐릭터 인식이 존재하는 이유입니다. 이것은 다른 언어, 표지판 및 필기 스타일을 인식 할 수있는 특별한 유형의 OCR입니다. 대부분의 경우, 회사 나 개인은 OCR을 사용하여 물리적 역사적 또는 법적 문서를 PDF 문서로 전환하여 인간이 기본 Word 문서와 동일한 방식으로 편집하고 검색 할 수있는 PDF 문서로 변환합니다.

그것’이 유형의 솔루션의 첫 번째 반복은 Kurzweil Computer Products, Inc가 만든 Omni-Font OCR이라고 언급 할 가치가 있습니다. 1974 년에. 당시이 기술은 여전히 ​​새롭고 글꼴에 관계없이 인쇄 된 텍스트 만 인식 할 수있었습니다. 회사의 창립자 인 Ray Kurzweil 은이 기술을 사용하여 맹인을 돕기로 결정했으며 기계 학습의 도움으로 텍스트를 크게 읽을 수있는 장치를 만들었습니다. OCR 로봇으로 생각하십시오.

이 기술은 1990 년대에 역사적 신문의 디지털 데이터베이스를 만들어야함으로써 더욱 인기를 얻었습니다’t를 잃어 버리십시오. 오늘날 OCR 기술은 일반인이 전 세계의 문서 처리에 사용됩니다. 우리 대부분은 전화기에 다양한 목적으로 물리적 문서를 디지털 문서로 스캔하고 전환 할 수있는 앱을 가지고 있습니다. 이러한 유형의 기술의 발명 및 개발 전에이를 수행하는 유일한 방법은 문서를 수동으로 복사하는 것입니다. 이것은 시간이 많이 소요될뿐만 아니라 피할 수없는 오류가 발생하기 쉬운 일이었고 수정하기 위해 더 많은 시간이 필요했습니다.

OCR은 문서 처리를 위해 어떻게 작동합니까??

우리는 이미 OCR이 하드웨어와 소프트웨어의 콤보를 사용하여 작동하는 방법에 대해 이미 이야기했습니다. 글쎄, 믹스의 하드웨어 부분은 물리적 문서를 처리 할 수있는 대부분의 시간에 스캐너로 표시됩니다. 일단 완료되면 소프트웨어 부품은 데이터가 2 색 버전으로 변환되는 위치로 시작됩니다. 어두운 영역은 캐릭터를 나타내고 빛은 배경을 나타냅니다. 어두운 영역 만 처리되어 문자, 숫자 및 상징으로 바뀌면됩니다.

그런 다음 패턴 인식 및 기능 감지 단계가 있습니다. 첫 번째는 OCR 소프트웨어의 텍스트를 다양한 형식과 글꼴로 다른 예제와 비교합니다. 이것은 스캔 된 문자를 인식하는 데 도움이됩니다. 두 번째 단계는 숫자와 문자를 인식하기 위해 특정 규칙을 적용하는 것으로 구성됩니다. 선과 같은 것들, 그들이 배치 된 각도 및 기타 여러 세부 사항은 특정 기호를 인식 할 때 고려됩니다’문자 또는 숫자.

OCR 및 문서 처리에 도움이되는 방법

OCR에는 많은 이점이 있지만 문서 처리 영역 내에서 가장 중요한 것들이 관찰 될 수 있습니다. 아마도 가장 중요한 이점은 한때 매우 시간이 많이 걸리는 전체 데이터 입력 절차의 단순화와 관련이 있습니다. 사람과 기업은 이제 많은 데이터를 디지털 방식으로 저장할 수 있으므로 해당 문서를 검색, 읽기 및 편집 할 수 있습니다. 그것에 대한 액세스는 이제 일정하고 장치에서 특정 정보를 검색하기가 쉽게되었습니다.

OCR은 또한 회사의 비용을 크게 줄이고, 문서 처리를 자동화하고, 회사 내 워크 플로를 가속화하며, 데이터를 빠르고 효율적으로 중앙 집중화합니다. 마지막으로, 그것은’S가 고급 기술이 이제 더 나은 응용 프로그램 성능 및 결과를 생산할 수 있음을 명확하게합니다. 이는 사용자가 자신의 주요 수혜자이며 비즈니스 및 개인은 NLP, Neural Networks, OCR 및 AI와 같은 것을 문서 처리 노력에 구현하는 것을 두려워해서는 안됩니다.

OCR + NLP + 팩스 = 합의를위한 승리 조합

Consensus Cloud Solutions는 자연 언어 처리 기능을 제공하여 의료 기관이 구조화되지 않은 문서를 풍부한 정보 소스로 훨씬 쉽게 전환 할 수 있도록합니다. 추가 기능은 임상의가 환자에게 치료를 제공 할 때 추가 상황을 가질 것이며, 이는 더 나은 결과와 비용을 줄일 수 있음을 의미합니다. NLP + OCR 광학 문자 인식 (OCR). OCR은 일반적으로 스캔 된 종이 문서, 사진 및 기타 전자 이미지에 적용됩니다. 그러나 OCR의 한계는’제공 할 수 없습니다 문맥 문서의 경우 처리가 처리됩니다. 비유는 다음과 같습니다. OCR을 야구 방송을 번역하라는 요청을받은 야구에 완전히 익숙하지 않은 이탈리아 번역가로 생각하십시오. 말하는 단어를 변환 할 수는 있지만 상황이 부족하면 완전히 이해할 수없는 번역이 생길 수 있습니다. 어떻게 번역 하시겠습니까? “이중 플레이” 예를 들어 당신이하지 않았다면’그게 실제로 무엇인지 알 수 있습니다? 자연어 처리 (NLP)는 컴퓨터가 “이해하다” 사용 된 단어와 언어를 분석하여 문서의 내용. 성공적으로 적용되면 해당 문서에서 정보와 통찰력을 추출 할 수 있습니다. OCR + NLP. 컨센서스 클라우드 솔루션’ Clarity Offer는 팩스 내에서 유지되는 구조화되지 않은 데이터를 잠금 해제하는 강력한 도구에서 OCR과 NLP를 결합합니다. 값 추출 “수신기에서 팩스가 렌더링 될 때’끝 정보는 해당 정보를 데이터베이스에 넣기가 어렵습니다,” Consensus Cloud Solutions의 최고 운영 책임자 인 John Nebergall은 직접 인터뷰에서 설명했습니다 오늘 건강 관리. “명확성을 사용하여 우리가하려는 시도는 구조화되지 않은 문서를 구조화하여 [의료 기록]에 가져 오는 구조입니다’의미가 있습니다. 더 나은 환자 경험을 위해 사용하도록 허용.” 목표는 팩스 문서에있는 모든 것을 단순히 번역하는 것이 아니라 그 문서가 무엇인지 이해하고 임상의가 사용할 수있는 의미있는 정보를 추출하는 것입니다. 연습은 완벽합니다 NLP 솔루션이 효과적이 되려면 샘플 문서 세트에서 교육을 받아야합니다. 샘플이 더 크고 대표적 일수록 솔루션이 더 좋아집니다. Consensus는 클라우드 기반 팩스 솔루션을 통해 의료 조직을위한 수백만 팩스를 처리합니다. 컨센서스 고객이 명확성을위한 새로운 용도 (예 : 해결에 도움이 될 수있는 새로운 문제)를 발견함에 따라이 대규모 데이터 세트에서 시스템을 빠르게 재교육 할 수 있습니다. “우리가 뭐야’VE는 자연어 처리가 진정으로 효과적이 되려면 배울 수있는 많은 실습 기회가 있어야한다는 것입니다,” Nebergall이 말했다. “우리는 문자 그대로 수십억 페이지의 팩스를 보유하고 있으며 정기적으로 네트워크를 가로 질러 흐르기 때문에 수십억 시간 동안 시스템을 훈련시킬 수있는 기회를 제공합니다. 저것’우리의 이점.” John Nebergall과의 전체 인터뷰를보고 배우십시오

• 팩스 해석의 수동 프로세스는 실제로
• NLP가 지금 널리 채택되는 이유 3 년 전
• 구조화되지 않은 문서가 의료 조직에 숨어있을 수있는 곳

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성적 증명서

성적 증명서

[00:00:08] 콜린이 끊었습니다: 안녕하세요, I’M Colin은 오늘 Healthcare와 함께 매달렸습니다. 그리고 나’M Consensus Cloud Solutions의 최고 운영 책임자 인 John Nebergall과 다시 앉게되어 기쁩니다. 존, 프로그램에 다시 오신 것을 환영합니다.

[00:00:27] 존 네 버갈: 콜린은 여기에있어서 반갑습니다. 나에게 감사합니다.

[00:00:29] 콜린이 끊었습니다: 오늘 우리’구조화되지 않은 데이터에 대해 이야기 할 것입니다’비 채워지고 저평가 된 리소스. 그리고 우리’잠금을 해제 할 수있는 방법에 대해 이야기 할 것입니다.

[00:00:39] 존 네 버갈: 엄청난. 구조화되지 않은 데이터는 제가 가장 좋아하는 데이터입니다.

[00:00:43] 콜린이 끊었습니다: 나는 당신을 알고 있습니다’이 인터뷰에서는 그냥 말하지만 나는 그것을 좋아합니다. 나는 그것을 좋아한다. 그러니하자’s는 약간의 맥락으로 시작합니다. 구조화되지 않은 데이터는 무엇이며 건강 관리에 많은 데이터가 있는데?

[00:00:52] 존 네 버갈: 현대 데이터베이스가 작동하는 방식에 대해 생각하면 – 구조화 된 데이터는 특정 필드에서 데이터베이스에로드되는 데이터입니다. 해당 데이터베이스를 검색하고 특정 상황에서 데이터를 꺼내고 분석을 사용하여 해당 데이터가 말하는 내용을 이해할 수 있습니다.

[00:01:11] 구조화되지 않은 데이터는 데이터입니다’그 곰팡이에 맞습니다.

[00:01:15] 그러니 종이 한 장의 단어를 생각하면’s 비 구조화 된 데이터 및 데이터베이스는 할 수 있습니다’t 정말 사용합니다. 팩스와 같은 것을 생각한다면… 의료 기관이 팩스를받을 때’구조화되지 않은 데이터가로드되었습니다 – 캔’사용됩니다. 의사가 손으로 쓴 메모, 구조화되지 않은 데이터. 하도록 하다’S Healthcare의 문제 : 구조화되지 않은 데이터의 선을 얻고 검색 가능하고 분석 할 수 있으며 환자 치료에 도움이 될 수있는 방식으로 어떻게 제공합니까?.

[00:01:45] 콜린이 끊었습니다: 응. 나는 그것에 대해 물어 보려고했다. 따라서이 구조화되지 않은 데이터가 실제로 어떻게 사용될 수 있습니까?? 나는 당신이 그것을 읽고 해석 할 수있는 방법을 얻지 만, 컴퓨터가 사용할 수있는 것으로 바꾸는 관점에서, 구조화되지 않은 데이터의 사용 사례는 무엇입니까??

[00:01:58] 존 네 버갈: 당신은 무엇을 알고 있습니다’머리에 손톱을 때리기! 인간으로서 우리는 그 문서를 읽을 수 있으며 머리 속에는 그 데이터를 구성합니다. 우리는 그것을 이해할 수 있습니다. 우리는 그것이 의미하는 바를 알고 있습니다. 컴퓨터는 할 수 있습니다’t는 꽤 똑같은 일을합니다. 나’당신을 확신합니다’VE가 때때로 가난한 데이터 입력 담당자가 컴퓨터에 물건을 입력하는 사람을 보았습니다.

[00:02:20] 그것’발생 해야하는 정확히 그런 종류의 수동 프로세스. 합의 전 며칠을 생각하면 구조화되지 않은 데이터를 가져와 구조화하고 유용하게 만듭니다. 우리가 본질적으로하는 것은 기계 학습, 인공 지능이라는 기술을 적용하는 것입니다. 이렇게하면 중요한 데이터를 추출하고 데이터베이스에로드하도록 구조화하고 실제로 유용하고 검색 가능하게 할 수 있습니다.

[00:02:54] 콜린이 끊었습니다: 그래서 당신은’다시 말하는 것은 자연어 처리, NLP입니다. 맞습니다?

[00:02:57] 존 네 버갈: 저것’정확히 맞습니다.

[00:02:58] 콜린이 끊었습니다: 문서를 읽고 관련 정보를 추출 할 수 있습니다. 그래서’s 전체 문서를 전자 형식으로 바꾸지 않습니다? 그것’S는 손으로 쓴 음표 나 팩스 또는 그런 종류의 것들처럼 벗어나려는 중요한 것들을 해석합니다.

[00:03:12] 존 네 버갈: 저것’정확히 맞습니다. 데이터베이스는 특정 사항을 찾고 있습니다. 제공자로서 특정 정보를 원합니다. 당신은 돈입니다’t는 반드시 모든 것을 한 번에 원합니다. 당신은 당신을 원합니다’다시 찾고 있습니다. 자연어 처리는 같은 방식으로 작동합니다. 당신은 말합니다 “이런 종류의 정보를 추출하고 싶습니다” 자동 지능에서 문서를 이해하면… 그 정보를 추출하여 해당 정보를 추출하여 데이터베이스에 넣어 나중에 참조 할 수 있습니다.

[00:03:40] 콜린이 끊었습니다: 이제 나에게, 그것은 당신의 회사가 방금하고있는 세션에서 나온 것입니다. 그것은 나를 강타한 것입니다 – 당신은 돈입니다’문서에서 모든 것을 변환해야합니다. 귀하의 목표는 전체 문서를 디지털화하는 것이 아닙니다. 당신의 목표는 그것을 해석하고, 당신이 원하고 필요로하는 정보를 실제로 잡고….

[00:03:57] 나에게 독특한 관점이었습니다. 나는 그것에 대해 정말로 생각하지 않았습니다. NLP를 생각할 때 과거에는 전체 문서를 해석하고 싶다고 생각했습니다. 그러나 내가 배운 것은 그 것입니다’사실이 아닙니다. 너’실제로 매우 구체적인 것을 찾고 있으므로 실제로 더 정확하게 만듭니다.

[00:04:11] 존 네 버갈: 오른쪽. 데이터는 데이터입니다. 관련 데이터는 정보입니다. 저것’정보를 얻기위한 목표입니다.

[00:04:18] 콜린이 끊었습니다: 이제 최근에 NLP 제품 데뷔를 발표했습니다. 그것에 대해 조금 더 말하고 싶습니까??

[00:04:26] 존 네 버갈: 틀림없이. 컨센서스 명확성은 우리의 제품입니다’VE는 팩스를 염두에두고 특별히 만들었습니다. 우리는 팩스를 사용하여 건강 관리 내부에서 많은 정보가 전송된다는 것을 이해합니다.

[00:04:40] 그러나 그 팩스가 수신기에서 렌더링되면’종종 종종’해당 정보가 데이터베이스에 쉽게 넣기가 어렵습니다. 때때로 그것은’s 종이로 렌더링 – 수동으로 입력하는 과정을 거칩니다. 때때로 그것은’S는 환자 기록에 문서로 첨부되었지만 쉽게 검색 할 수 없습니다.

[00:04:58] 따라서 명확성을 사용하여 우리가하려는 것은 구조화되지 않은 문서를 사용하는 구조입니다’s는 의미가 있고 환자 경험을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

[00:05:11] 콜린이 끊었습니다: 그래서 내가 CIO 또는 CMIO 또는 그 문제에 대한 의료 리더라면. 내가 구조화되지 않은 데이터가 있다는 것을 알기 위해 찾을 수있는 표시 또는 트리거는 무엇입니까, 도전 또는 내가받은 구조화되지 않은 데이터를 활용할 수있는 기회’t 전에?

[00:05:30] 존 네 버갈: 캐비닛을 제출하는 것은 좋은 신호입니다. 조직의 여러 부분에 팩스 기계가 있다는 것을 알면’큐가 될 것입니다. 종이가 쌓일 때마다’큐. 이 모든 것들, 그리고 i’의료 조직을 걸어 가면’이런 종류의 신호를 빨리보고 말하기가 매우 쉽습니다’여기에 유용한 많은 데이터가 있습니다’s는 환자 만남에서 사용할 수있는 맥락에 넣지 않습니다.

[00:05:59] 콜린이 끊었습니다: 나’M도 많은 인쇄물을 가정합니다. 책상과 물건에 많은 종이를 본다면’나는 또 다른 신호입니다’VE는 여기에 많은 구조화되지 않은 데이터를 얻었습니다.

[00:06:09] 존 네 버갈: 응. 저것’정확히 맞습니다. 그리고 구조화되지 않은 데이터는 모두 잠재적입니다. 그것’s 우리가 현재 위치와 완전히 정보에 입각 한 의사 사이의 간격을 닫을 수있는 방법’s 주어진 시간에 환자를 치료합니다.

[00:06:22] 콜린이 끊었습니다: 우리 가이 정보를 사용할 수없는 형식으로 잠겨있는 정보가 너무 많다는 사실에 놀랍습니다. 그리고 당신이 무엇을’다시 말하는 것은 정말 유쾌합니다. 그렇습니다. 우리는 여전히 팩스 기계를 가지고 있고, 우리는 여전히 사람들이 물건을 인쇄하고 있으며, 여전히 종이 문서가 있습니다. 그리고 당신이 무엇을’다시 말하는 것은 그것을 받아들이고 임상의 나 그 문제에 대한 환자에게 유용하게 만드는 능력입니다.

[00:06:42] 존 네 버갈: 정확히. 그리고 그렇게 할 때, 당신은 실제로 환자를 치료하는 데 도움이 될 수있는 그림자 속에있는 것들 중 일부를 잠금 해제하기 시작합니다’그 상태가 있습니다.

[00:06:55] 콜린이 끊었습니다: 이제 NLP는 AI입니다. 그것’인공 지능의 우산 아래에서 그리고 ai. 그리고 몇 년 전, 우리는 과대 광고의 정상에 도달했다고 생각합니다. AI는 많은 일을 할 수 있다고 약속했습니다. 나는 우리를 생각합니다’우리가 우리 때문에 그 최고점에서 내려옵니다’VE는 AI의 높은 프로파일 실패를 가졌다. AI가 지금 어디에 있다고 생각하십니까?? 우리는 AI가 건강 관리에 좀 더 현실적으로 위치하는 지점에 있습니까?? 그리고 우리가 더 현실적인 사용 사례를 얻었다면?

[00:07:23] 존 네 버갈: 글쎄, 나는 두 가지 일이 일어났다 고 생각합니다. 첫째, 기술은 발전했고 2 번, 우리는 해당 기술을 문제에 적용 할 수있는 방법을 더 잘 이해합니다.

[00:07:33] 그래서 우리가 무엇을 생각합니다’VE는 자연어 처리가 진정으로 효과적이 되려면 배울 수있는 많은 실습 기회가 있어야한다는 것입니다. 저것’기계 학습이 들어오는 곳. 그리고 당신이 더 많이’기계를 소개 할수록 더 많이’기계는 인간으로 어떻게 수정하는지 보여줄 수 있는데, 기계는.

[00:07:53] 그래서 인간이하는 일을 할 수 있기 시작합니다. 열쇠는 당신이 그것을 계속해서 계속할 수 있어야한다는 것입니다. 그리고 그’우리가 가진 장점 중 하나입니다. 우리는 문자 그대로 수십억 페이지의 팩스를 보유하고 있으며 정기적으로 네트워크를 가로 질러 흐르기 때문에 수십억 시간 동안 시스템을 훈련시킬 수있는 기회를 제공합니다. 저것’이것에서 우리의 진정한 이점이 오는 곳은 정말로 있습니다.

[00:08:21] 콜린이 끊었습니다: 그것처럼 들린다’더 많은 것입니다 “입증 된 ai”. 그것은 매우 강력하고 우리는 그것이 작동한다는 것을 알고 있습니다. 그리고 당신이 말했듯이, 당신은’Ve는 반복 가능하고 예측 가능한 방식 으로이 수천 번을 할 수있었습니다. AI의 경우’당신이 가고 싶은 것.

[00:08:33] 존 네 버갈: 전적으로. 전적으로.

[00:08:35] 콜린이 끊었습니다: John, 사람들이 컨센서스에 대한 더 많은 정보를 찾을 수있는 곳?

[00:08:39] 존 네 버갈: 당신은 합의로 우리를 방문 할 수 있습니다.com과 필요한 모든 정보를 얻으십시오,

[00:08:44] 콜린이 끊었습니다: John 항상 위대한 정보를 정말 감사합니다. 그것’당신이 프로그램에 참여하게되어 기쁩니다.

[00:08:48] 존 네 버갈: 저를 데려 주셔서 감사합니다. 정말 감사.

AI 및 NLP를 사용한 송장 OCR : 초보자 안내서

AI 및 NLP를 사용하여 송장 OCR 솔루션이 있으면 재무 프로세스 자동화가 쉽습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

2022 년 8 월 7 일

AI 및 NLP를 사용한 송장 OCR은 AP 워크 플로를 변환 할 수 있습니다.

AP 팀의 워크 플로우를 간소화하고 비즈니스 시간과 돈을 절약 할 준비가 되셨습니까?? 그런 다음 송장 OCR 소프트웨어가 필요합니다! 이 새로운 기술은 기계 학습의 힘을 활용하여 송장 데이터를 추출하고 수동 데이터 입력의 필요성을 모두 제거합니다.

송장 OCR은 무엇입니까??

OCR은 광학 문자 인식을 나타냅니다. 페이지에서 단어를 찾기 위해 스캔 또는 이미지 파일의 처리를 나타냅니다.

당신은 아마도 용어를 발견했을 것입니다 ‘송장 OCR’ 이전에’A AP 자동화 소프트웨어를 찾는 비즈니스를위한보다 일반적인 요구 사항이되었습니다. OCR 소프트웨어는 스캔 한 송장을 읽고 페이지를 페이지의 중요한 정보를 감지하기 위해 분석 할 수있는 송장 인식의 한 형태입니다. 첫 번째 단계는 이미지를 단어로 바꾸는 것입니다. 전통적인 OCR 스캔에서와 같이. 두 번째 단계는 해당 단어를 구문 분석하고 송장에서 정보를 추출하는 것입니다. 추출 된 데이터는 일반적으로 다음을 포함합니다

• 피.영형. 숫자
• 차감 부족액
• 마감일
• 공급 업체 세부 정보
• 은행 계좌 및 지불 세부 정보

송장 스캔을 많이하면’LL은 OCR 기술을 활용하여 가장 정확한 처리 결과를 달성하는 데이터 추출 소프트웨어가 필요합니다.

최고의 송장 OCR API는 형식에 관계없이 종이 송장을 정확하게 읽을 수 있도록 수천 개의 송장에 대해 교육을받습니다. 모든 공급 업체 송장이 비슷하게 보이지 않으며 페이지의 위치에 관계없이 관련 데이터를 추출하는 솔루션이 필요합니다.

NLP는 무엇입니까??

지능형 OCR 솔루션은 또한 NLP (자연어 처리)를 사용하여 무엇을 뒤에있는 의미론을 이해합니다’S 페이지에 작성되었습니다. 송장 PDF의 문자를 넘어서서 NLP는 AI 알고리즘이보다 정확한 데이터 분류에 사용되는 다른 용어를 완전히 이해할 수 있도록합니다. 키워드 검색을 단순히 실행하는 대신 관련된 신경망은 실제로 용어 변형의 의미를 이해할 수 있습니다.

결과? 직원과 마찬가지로 송장에 대한 이해를 깊이있는 자동 송장 처리. 문서 AI는 NLP 및 AI의 모든 최신 발전을 누구에게나 액세스 할 수있게하며, 컴퓨터 화면 뒤에는 슈퍼 알 수있는 고전력 조수가있는 것처럼 느낄 것입니다.

AI 및 NLP를 사용한 송장 OCR의 이점

AP 워크 플로에 송장 OCR 솔루션을 구현하는 것은 올해 가장 광범위한 결정 중 하나 일 수 있습니다. 다음은 볼 수있는 몇 가지 이점입니다

더 시간 효율적입니다

OCR 송장 캡처 소프트웨어 사용 송장 처리에서 추측을 가져옵니다. 수동 데이터 입력에 의존하는 대신이 유형의 소프트웨어는 몇 초 안에 송장을 처리하여 직원을 위해 충분한 시간을 확보 할 수 있습니다. 대신, 그들은 송장이 정확하게 처리되고 있다는 지식을 확보하여 자신의 역할의 다른 많은 작업에 집중할 수 있습니다.

스캔 된 송장에서 작동합니다

송장 처리에 적합한 소프트웨어를 찾는 것의 까다로운 부분은 스캔 된 송장에서 여전히 작동하는 것이 어떤 것인지 알아내는 것입니다. 이제 알다시피 – OCR을 사용하는 데이터 캡처 도구를 찾으십시오.이 추출 도구는 종이 송장에서도 완벽하게 작동합니다.

매번 시간을 지불하십시오

송장을 조기에 지불하면 많은 공급 업체가 유리한 조건을 제공합니다. 그것’s 팀이 끊임없이 백 로그를 다루고 있기 때문에 일반적으로 송장 처리. 송장 처리를 자동화하면 이제 공급 업체가 제공하는 조기 지불 인센티브를 활용할 수 있습니다!

Affinda를 선택하는 이유’S 송장 추출기?

Affinda’S 송장 추출기는 소기업 및 기업 수준 비즈니스 모두에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 비밀? 우리는 많은 경쟁 업체와 비슷한 기능과 정확성을 가진 송장 추출기를 제공하지만 훨씬 더 나은 가격으로. 정확성과 유용성을 유지하면서 비용을 절약하십시오.

우리의 송장 파서는 또한 적응 형 인정 기술을 특징으로합니다. 파서가 송장 필드를 인식 할 수있는 템플릿에 의존하는 대신 관련 정보에 대한 각 문서를 분석하여 모든 새로운 유형의 형식에 적응하도록 설계되었습니다.

기계 학습 알고리즘은 Affinda를 의미합니다’S 송장 파서는 실수로부터 배우고 시간이 지남에 따라 끊임없이 향상됩니다. 송장 금액, PO 번호, 공급 업체 세부 정보, 주문 날짜, SKU 데이터, 송장 번호 및 주소를 포함하여 광범위한 관련 필드를 인식 할 수 있습니다.