Streszczenie:

1. Rozpoznawanie znaków optycznych (OCR) jest powszechną metodą wyodrębnienia informacji ze zeskanowanych dokumentów.

2. NLP (przetwarzanie języka naturalnego) może poprawić dokładność OCR, zastępując niewłaściwe słowa poprawnymi.

3. NLP to podffie.

4. NLP łączy modele statystyczne, maszynowe i głębokie uczenie się z lingwistyką obliczeniową.

5. Technologia OCR ma kluczowe znaczenie dla firm, które muszą skanować i digitalizować dokumenty papierowe.

6. Oprogramowanie OCR może przekonwertować zeskanowane dokumenty na cyfrowe, zorganizowane reprezentacje w celu dalszego przetwarzania.

7. Technologia OCR jest szeroko stosowana w branżach takich jak bankowość, energia i legalne.

8. NLP może poprawić OCR, zapewniając kontekstowe zrozumienie słów i fraz w dokumentach.

9. NLP może wyodrębniać cenne informacje i spostrzeżenia z dokumentów elektronicznych.

10. Połączenie OCR i NLP jest szczególnie potężne do analizy danych zawartych w dokumentach.

Pytania:

1. Jak NLP może poprawić dokładność OCR?

NLP poprawia dokładność OCR, zastępując nieprawidłowe słowa prawidłowymi.

2. Co to jest NLP?

NLP to podffie.

3. Jak NLP „rozumie”, co jest napisane w dokumentach?

NLP analizuje słowa i wyrażenia wewnętrzne dokumenty w celu uzyskania zrozumienia i wydobywania cennych informacji.

4. Dlaczego OCR jest ważne dla firm?

OCR pozwala firmom skanować i digitalizować dokumenty papierowe w celu łatwiejszego zarządzania i szybszego przetwarzania.

5. W którym branże jest szeroko stosowane?

OCR jest szeroko stosowany w branżach takich jak bankowość, energia i legalne dla różnych zadań przetwarzania dokumentów.

6. W jaki sposób technologia OCR przynosi korzyści bankom?

Technologia OCR oszczędza czas i poprawia wydajność banków poprzez kontrole elektroniczne, umowy i inne dokumenty.

7. Jaka jest rola NLP w rozpoznawaniu tekstu?

NLP poprawia rozpoznawanie tekstu, zapewniając kontekstowe zrozumienie i wydobywając cenne spostrzeżenia z dokumentów.

8. Jak technologia OCR zmienia grę dla organizacji?

Technologia OCR zrewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje wykorzystują dokumenty i zarządzają dokumentami, umożliwiając wyszukiwanie, modyfikację i tłumaczenie dokumentów zdigitalizowanych.

9. Jakie są najlepsze aplikacje rozpoznawania tekstu w 2022 roku?

Najlepsze zastosowania rozpoznawania tekstu w 2022 r. Zawierają różne specyficzne dla branży przypadki użycia, takie jak zarządzanie dokumentami i ekstrakcja informacji.

10. Jak można połączyć NLP i OCR dla maksymalnej wydajności?

Łącząc NLP i OCR, firmy mogą osiągnąć kontekstowe zrozumienie i wyciągnąć cenne spostrzeżenia z digitalizowanych dokumentów w celu ulepszonego podejmowania decyzji.

11. W jaki sposób NLP przyczynia się do dokładności OCR?

NLP poprawia dokładność OCR poprzez dostarczenie analizy językowej i zrozumienia kontekstu, zmniejszaniu błędów i zwiększaniu interpretacji wyodrębnionego tekstu.

12. Jakie są zalety korzystania z NLP w przetwarzaniu dokumentów?

Korzystanie z NLP w przetwarzaniu dokumentów pozwala na lepsze zrozumienie treści, umożliwianie szybszego wyszukiwania i wyszukiwania oraz dokładniejszą ekstrakcję informacji.

13. Jak można zastosować OCR i NLP do faksów?

OCR i NLP można zastosować do faksów poprzez przekształcenie zeskanowanych dokumentów faksowych w tekst cyfrowy, a następnie wykorzystując techniki NLP do analizy i zrozumienia.

14. Jak NLP umożliwia komputerom zrozumienie ludzkiego języka?

NLP łączy modele statystyczne, maszynowe i głębokie uczenie się z lingwistyką obliczeniową, aby umożliwić komputerom zrozumienie znaczenia, celu i nastroju języka ludzkiego.

15. Jakie są wyzwania OCR i jak NLP może je przezwyciężyć?

OCR stoi przed wyzwaniami, takimi jak dokładność, zrozumienie kontekstu i zmienność języka. NLP może pomóc w przezwyciężeniu tych wyzwań poprzez poprawę dokładności słów, zapewnianie kontekstowego zrozumienia i rozliczania wariantów językowych.

Zalety NLP, AI, sieci neuronowych i tym podobnych w OCR i przetwarzaniu dokumentów; Wstęp

Jeśli jesteś zainteresowany rozpoznawaniem tekstu, przeczytaj następujące artykuły:

W jaki sposób NLP pomaga w rozpoznawaniu tekstu?

W tym poście na blogu odpowiemy na pytania takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w rozpoznawaniu tekstu i w jaki sposób NLP poprawia rozpoznawanie tekstu.

Alan Kilich

W jaki sposób NLP pomaga w rozpoznawaniu tekstu?

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to powszechny sposób uzyskania informacji ze zeskanowanych dokumentów. Przepływy pracy i procesy biznesowe bardzo się zmieniły, odkąd firmy zaczęły korzystać z technologii. Uczyniając OCR bardziej dokładnym, możesz uzyskać lepsze wyniki dotyczące tego, jak dobrze działa.

Jak można się spodziewać, jakość obrazów używanych do szkolenia rozwiązania OCR wpływa na to, jak dobrze działa. Jednym z problemów związanych z używaniem rozwiązań OCR w prawdziwym świecie jest to, że dokładność słów znacznie spada wraz ze wzrostem dokładności postaci.

Używanie technik NLP (przetwarzanie języka naturalnego) w celu zastąpienia niewłaściwych słów prawidłowymi jest jednym ze sposobów poprawy dokładności słów.

W tym poście odpowie.

Co to jest NLP?

Aby komputery był tak inteligentny jak ludzie, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to podffisja informatyki i sztuczna inteligencja (AI) To koncentruje się na tłumaczeniu języka pisanego i mówionego na zrozumienie maszyn.

Naturalne przetwarzanie języka (NLP) łączy modele statystyczne, maszynowe i głębokie uczenie się z lingwistyką obliczeniową, która modeluje język przy użyciu reguł. Używane razem narzędzia te pozwalają komputerom na „zrozumienie” całego znaczenia ludzkiego języka, w tym cel i nastrój pisarza lub nastroju, w formie danych tekstowych lub audio.

Przetwarzanie języka naturalnego pozwala komputerom tłumaczyć między językami, postępować zgodnie z wskazówkami i szybko podsumować ogromne ilości tekstu, często w czasie rzeczywistym. Prawdopodobnie użyłeś już NLP w urządzeniach GPS kontrolowanych głosem, asystentom cyfrowym, oprogramowaniu do dyktowania mowy do tekstu, chatbotach obsługi klienta i innych udogodnień konsumenckich. Ale przetwarzanie języka naturalnego staje się również bardziej krytyczne w rozwiązaniach korporacyjnych, które mają na celu zwiększenie wydajności firm poprzez automatyzację i standaryzację procesów niezbędnych do ich sukcesu.

OCR (rozpoznawanie znaków optycznych) i rozpoznawanie tekstu

Automatyczne rozpoznawanie tekstu opiera się w dużej mierze na rozpoznawaniu znaków optycznych (OCR). Potrzeba skanowania i digitalizacji dokumentów papierowych spowodowała opracowanie technologii rozpoznawania znaków optycznych.

Operacje biznesowe muszą zarządzać różnymi dokumentami, takimi jak listy, faktury, drukowane umowy i obrazy. Gdy jest wiele płyt, nawet proste rzeczy, takie jak wyszukiwanie, mogą zająć dużo czasu i kosztować dużo pieniędzy. Oprogramowanie OCR może skanować dokumenty papierowe i konwertować wyodrębnione dane na cyfrowe, zorganizowane reprezentacje. Dane mogą być następnie przetwarzane dalej, a operacje takie jak sortowanie, wyszukiwanie i edycja można szybko wykonywać.

Wielu typów używają oprogramowania OCR. Procedury banków dotyczących kasowania i przetwarzania kontroli zapewniają dobrą ilustrację. Przetwarzanie przeglądu elektronicznego (poprzez skanowanie, konwersję tekstu i dopasowanie podpisu) to oszczędność czasu dla banku, płatnika i odbiorcy – w punkcie: możliwość przeprowadzenia globalnego przeszukania obszernych papierów prawnych. Technologie OCR mogą przetwarzać ogromną liczbę dokumentów i zapewniać natychmiastowy dostęp do danych. Firmy z branży energetycznej, która obsługuje ogromną bazę klientów, mogą również skorzystać z płatnych kont. Powszechnym sposobem na przygotowanie danych faktury do przetwarzania elektronicznego jest ich skanowanie i zapisanie danych jako par kluczowych w bazie danych.

Oczywiście przykłady można znaleźć w każdej możliwej do wyobrażenia dziedzinie. Jeśli chodzi o to, technologia OCR zmienia grę na sposób, w jaki organizacje wykorzystują i zarządzają dokumentami. Po przechowywaniu informacji z digitalizowanych dokumentów w bazie danych można je przeszukiwać, modyfikować, a nawet przetłumaczyć.

Jeśli jesteś zainteresowany rozpoznawaniem tekstu, przeczytaj następujące artykuły:

• 5 najlepszych aplikacji do rozpoznawania tekstu w 2022
• ‍ Co to jest rozpoznawanie znaków optycznych (OCR) – określony przewodnik
• Przewodnik A-to-Z po wykryciu tekstu

W jaki sposób NLP jest używany w rozpoznawaniu tekstu?

Jednakże, OCR ma wadę, że nie jest w stanie dostarczyć żadnych dalszych informacji na temat dokumentów, które przetwarzają. Dajmy ci przykład: wyobraź sobie, że poprosisz hiszpańskiego tłumacza, który nic nie wie o baseballu, aby zinterpretować transmisję baseballową w angielski za pomocą optycznego rozpoznawania postaci. Słowa można przetłumaczyć, ale bez kontekstu tłumaczenie może nie mieć większego sensu. Jeśli nie wiedziałeś, czym była „podwójna gra”?

Za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP) komputery mogą „zrozumieć”, co jest napisane przez analizę słów i wyrażeń w nich. Może uzyskać cenne informacje i spostrzeżenia z plików źródłowych po prawidłowym wdrożeniu.

Zastosowanie rozpoznawania znaków optycznych z przetwarzaniem języka naturalnego do dokumentów elektronicznych jest silną kombinacją, szczególnie biorąc pod uwagę powszechne użycie faksów w wielu dziedzinach.

Ponadto, aby przeanalizować dane zawarte w tych dokumentach, konieczne jest skanowanie ich za pomocą technologii rozpoznawania tekstu. NLP poprawia ten proces, pozwalając tym systemom rozpoznać odpowiednie pojęcia w wynikającym z tego tekst. Pomaga to w analizie uczenia maszynowego potrzebnego do podjęcia decyzji, czy przedmiot powinien zostać zatwierdzony, czy nie.

Jak NLP może poprawić rozpoznawanie tekstu?

Teraz, gdy rozumiemy te dwie technologie, krótko przyjrzyjmy się, w jaki sposób technologia NLP może poprawić rozpoznawanie tekstu.

Optyczne rozpoznawanie znaków wykorzystuje technologię, aby odróżnić drukowane lub odręczne znaki tekstowe w cyfrowych obrazach dokumentów fizycznych, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe. Rozpoznawanie tekstu oznacza rozpoznawanie znaków optycznych, a rozpoznawanie tekstu może znaleźć słowa na zdjęciu, ale nie może dowiedzieć się, co oznaczają te słowa.

NLP wchodzi w grę w tym momencie!

Przetwarzanie języka naturalnego pozwala komputerom zrozumieć słowa pisane i wypowiedziane w sposób podobny do tego, jak ludzie. Wyobraźmy sobie, że te dwie technologie połączyły siły!

NLP może poprawić dokładność rozpoznawania tekstu i pomóc tej technologii zrozumieć tekst w taki sam sposób, jak ludzie.

Ale w jaki sposób OCR i NLP pomagają Twojej firmie?

Nowoczesne aplikacje zasilane przez OCR i NLP pozwalają Twojej firmie na wykonywanie szerokiej gamy działań związanych z dokumentami, w tym między innymi:

• Identyfikacja dokumentów, takich jak paszporty i dowody tożsamości, mogą być odczytywane mechanicznie.
• Możesz szybko skanować dokumenty, w tym karty bankowe, faktury, bilety i czeki.
• Automatycznie wypełnij informacje o rozliczeniu.
• Przekazywanie informacji do systemu zarządzania relacjami z klientem lub formularzem online automatycznie.
• Wiele źródeł informacji o kliencie należy sprawdzić pod kątem dokładności.
• Firmy, które wybierają usługi ekstrakcji danych, mają dostęp do podsumowanych danych, które można wykorzystać do dokonywania bardziej wyszkolonych wyborów i kontynuacji z pewnością.

Dolna linia

Krótko mówiąc, OCR, często znany jako rozpoznawanie tekstu, to proces digitalizacji tekstu z obrazów drukowanego tekstu. Jednak ta technologia nie może zrozumieć znaczenia tekstu. Przetwarzanie języków naturalnych zapewnia komputery zdolności do zrozumienia języka pisanego i mówionego w sposób porównywalny z ludźmi. Więc, NLP może poprawić dokładność rozpoznawania tekstu, pomagając zrozumieć znaczenie tekstu.

W ostatnich latach OCR rozwinął się w bardzo pomocny zasób. Jeśli potrzebujesz technologii rozpoznawania tekstu, aby ulepszyć działalność biznesową, Cameralize jest tutaj, aby Ci pomóc! Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji Cameralize upraszczają analizę firm i wyodrębniają krytyczne dane za pomocą technologii takich jak wizja tekstu, sprawdzanie poprawności danych, rozpoznawanie twarzy i identyfikacja dokumentów.

Cameralize to platforma AI-Solutions, która nie wymaga kodowania. Platforma zapewnia dostęp do prawie wszystkich technologii opartych na sztucznej inteligencji i wizji komputerowej przy niskich kosztach, a usługi rozpoznawania tekstu są również dostępne na platformie.

Co ważne, w przeciwieństwie do wielu swoich rywali, platforma nie potrzebuje żadnego specjalnego oprogramowania ani wiedzy technologicznej ze strony użytkownika. Możesz uzyskać do niego dostęp bezpośrednio za pomocą przeglądarki internetowej i po prostu zeskanuj dokument i przesłać go do witryny, aby uzyskać natychmiastowy tekst. Mówiąc najprościej, Cameralyze zapewnia możliwość adaptacji i swobodę wykorzystywania danych według uznania. Pomaga w pełni wykorzystać dane cyfrowe.

Czy rozwiązania NLP i OCR można zbudować dla sprawy użycia firmy? Jak zacząć korzystać z rozwiązania NLP? Jakie zadania można zautomatyzować za pomocą OCR? Czy masz jakieś inne pytania?

Zacznij teraz i wypróbuj rozwiązanie rozpoznawania tekstu Cameralize.

Odwiedź blog Cameralize, aby dowiedzieć się o najnowocześniejszej sztucznej inteligencji i najlepszych dostępnych produktach.

Zalety NLP, AI, sieci neuronowych i tym podobnych w OCR i przetwarzaniu dokumentów; Wstęp

Sztuczna inteligencja coraz bardziej zaangażowała się w mnóstwo branż i domen oraz, wbrew powszechnemu przekonaniu, nie ma’t Odwołaj się tylko do obliczeń. AI może być również bardzo ważnym czynnikiem decyzyjnym i poznawczym w opracowywaniu nowych technologii lub rozwoju już istniejących. Inteligentne przetwarzanie dokumentów będzie przedmiotem naszego artykułu, a my będziemy omawiać, w jaki sposób rzeczy takie jak NLP, AI, OCR i sieci neuronowe przekształcają ten obszar i pomaga stać się bardziej wydajnym.

O przetwarzaniu języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego lub NLP reprezentuje określoną gałąź AI, która pomaga komputerom w ich walce o zrozumienie znaczenia języka ludzkiego i odpowiednio interpretację. Jak sugeruje jego definicja, ma na celu ułatwienie interakcji między ludźmi i maszynami. NLP jest używany w wielu domenach, od bankowości cyfrowej i rozpoznawania dokumentów po przetwarzanie faktury, przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych, automatyzację przetwarzania faktury i inteligentne przetwarzanie dokumentów, aby wymienić tylko kilka.

NLP jest również przydatne do pokrycia niektórych rodzajów działań, takich jak wykrywanie mowy i tekstu i segmentacja, rozpoznawanie znaków optycznych, klasyfikacja dokumentów i transformacje tekstowe na mowę. Firmy wiele korzystają z korzystania z NLP, ponieważ pomaga w e-mailu i klasyfikacji dokumentów, zmniejsza koszty i ogólnie zwiększa dokładność i wydajność interpretacyjną.

Związek między NLP w sztucznej inteligencji a przetwarzaniem dokumentów

Nie ma tajemnicy, że chwytanie dokładnego znaczenia pewnego dokumentu, niezależnie od formularza, w którym jest przedstawiony, może być ogromnym wyzwaniem dla firm. W dzisiejszych czasach dane są generowane z ogromnymi prędkościami i objętościami, a nadążanie za wszystkim może być czasem prawie niemożliwe. Tekst wolny jest również częścią wyżej wymienionego problemu, ponieważ jest niezwykle trudny do zrozumienia i pracy w tym środowisku. W końcu konwencjonalne technologie po prostu nie zapewniają wystarczającej dokładności.

Kolejnym wyzwaniem jest zrozumienie znaczenia strukturalnych danych, ponieważ tradycyjne technologie nie mogą tego zrobić, gdy pojawia się nowy format tekstu. Krótko mówiąc, ekstrakcja danych i przetwarzanie mogą stać się dużą przeszkodą dla firm i może zapewnić ogromny blok, jeśli chodzi o wydajność.

Połączenie między NLP w sztucznej inteligencji a przetwarzaniem dokumentów jest ustalane, gdy dane, które są w pełni nieustrukturyzowane. NLP jest również wykorzystywane przez inteligentne przetwarzanie dokumentów w celu odczytu i przetwarzania danych pochodzących z obu typów dokumentów, co oznacza ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Rzeczy takie jak automatyzacja cyfrowej poczty i klasyfikacja dokumentów uczenie maszynowe są częścią procesów, które mogą stać się znacznie wydajniejsze i szybsze dzięki użyciu NLP w sztucznej inteligencji.

Ponadto przetwarzanie języka naturalnego jest w stanie odkryć i interpretować takie rzeczy, takie jak słowa kluczowe, kluczowe intencje i ważne frazy, aby zrozumieć prawidłowe znaczenie tekstu.

Analiza sentymentów jest również możliwa w przypadku NLP w tym sensie, że może kategoryzować dane w dokumencie opartym na ludzkich uczuciach. Niektóre z nich obejmują pozytywne i negatywne uczucia, a także neutralne. Departament Marketingu firmy może znacznie skorzystać z tych interpretacji, ponieważ mogą podkreślić prawdziwe ludzkie emocje, które odczuwa lub powinna odczuwać publiczność. Spersonalizowane usługi mogą być tworzone w ten sposób, a także bardziej ukierunkowane i przyjazne dla klientów wsparcie.

Sieci neuronowe w inteligentnym przetwarzaniu dokumentów

Sieci neuronowe były integralną częścią inteligentnego przetwarzania dokumentów od momentu powstania AI. W rzeczywistości pierwsza taka sieć została zaprojektowana w latach 90. Oczywiście sieci neuronowe, a także AI, od tego czasu znacznie się poprawiły, stały się obowiązkowe w przypadku dokładnych działań w zakresie przetwarzania dokumentów.

Głębokie uczenie się wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do symulacji sieci neuronowej ludzkiego mózgu i jej funkcjonowania. Te ANN faktycznie reprezentują podstawę głębokiego uczenia się i umożliwiają maszynom rozpoznanie i uczenie się dużych objętości danych. Stale ewoluują i uczą się, stąd nazwa, dzięki czemu wydajność jest zwiększona i wyniki są lepsze.

Jednak modele uczenia maszynowego nie mogą się poprawić bez szkolenia przy użyciu wysokiej jakości danych. Ludzie mogą to zrobić, oznaczając dane i personalizując doświadczenie edukacyjne, aby pasować do określonej domeny lub firmy. Modele można trenować raz po raz, aby można je było ulepszyć w miarę rozwoju firmy i zyskuje większą publiczność. Aktualizacja modeli jest również powszechną praktyką w przetwarzaniu dokumentów, aby mogły rozpoznać i rozumieć nowe dane i dokumenty w podróży.

O rozpoznawaniu znaków optycznych (OCR)

To’S czas, aby porozmawiać trochę o rozpoznawaniu znaków optycznych lub OCR, które czasami nazywane jest po prostu rozpoznawaniem tekstu. OCR jest w stanie skanować dokumenty fizyczne, wyodrębniać dane (tekst, obrazy itp.), a następnie przeznacz przeznaczenie. Ten typ oprogramowania jest również w stanie wyodrębnić litery, umieszczać je słowami, a zatem słowa w zdania, umożliwiając edycję oryginalnego dokumentu. Co więcej, dzięki OCR, ręczne wprowadzanie danych nie jest już konieczne, dlatego oszczędzając czas i pieniądze, jeśli chodzi o firmy.

OCR działa przy użyciu mieszanki oprogramowania ze sprzętem w celu przekształcenia dokumentów fizycznych w cyfrowe, które komputer może rozpoznać. Pomyśl o kierowcy’s licencja ocr, formularz podatkowy OCR lub id ocr i od razu zrozumiesz, o co w tym wszystkim chodzi. Zasadniczo wciąż chodzi o uczenie maszynowe OCR, ponieważ ten rodzaj rozwiązania należy nauczyć, jak konwertować dokumenty na dane cyfrowe.

AI również wchodzi w grę i dlatego istnieje inteligentne rozpoznawanie postaci również. Jest to specjalny rodzaj OCR, który może rozpoznać różne języki, znaki i style pisma ręcznego. Przez większość czasu firmy lub osoby używają OCR do przekształcania fizycznych dokumentów historycznych lub prawnych w PDF, które ludzie mogą edytować i przeszukiwać w taki sam sposób, jak z podstawowym dokumentem słownym.

To’Warto wspomnieć, że pierwszą iteracją tego typu rozwiązania był OCR Omni-Font, który został stworzony przez Kurzweil Computer Products, Inc. w 1974 roku. W tym czasie technologia ta była wciąż nowa i mogła tylko rozpoznać drukowany tekst bez względu na czcionkę, w której został napisany. Założyciel firmy, Ray Kurzweil postanowił skorzystać z tej technologii, aby pomóc niewidomym, a przy pomocy uczenia maszynowego stworzył urządzenie, które mogło na głos na głos. Pomyśl o tym jak o robot OCR.

Ta technologia stała się jeszcze bardziej popularna w latach 90. z potrzebą tworzenia cyfrowych baz danych historycznych gazet, aby nie’t niech zgubiony. Obecnie technologia OCR jest wykorzystywana do przetwarzania dokumentów na całym świecie przez zwykłych ludzi. Większość z nas ma aplikację na naszych telefonach, która może skanować i zamieniać dokumenty fizyczne w cyfrowe w różnych celach. Przed wynalezieniem i rozwojem tego rodzaju technologii jedynym sposobem na to było ręczne kopiowanie dokumentów. Było to nie tylko wyjątkowo czasochłonne, ale także podatne na nieuniknione błędy, które wówczas wymagały jeszcze więcej czasu na poprawienie.

Jak działa OCR w celu przetwarzania dokumentów?

Rozmawialiśmy już o tym, jak OCR używa kombinacji zarówno sprzętu, jak i oprogramowania do funkcjonowania. Cóż, część sprzętowa mieszanki jest reprezentowana przez skaner przez większość czasu, który jest w stanie przetwarzać fizyczne dokumenty. Gdy to się stanie, część oprogramowania rozpoczyna się, gdzie dane są przekształcane w dwukolorową wersję. Ciemne obszary reprezentują postacie, podczas gdy światło reprezentuje tło. Tylko ciemne obszary muszą być przetwarzane i przekształcane w litery, liczby i symbole.

Następnie są etapy rozpoznawania wzorców i wykrywania funkcji. Pierwszy porównuje tekst w oprogramowaniu OCR z innymi przykładami w różnych formatach i czcionkach. To pomaga rozpoznać zeskanowane postacie. Drugi etap polega na zastosowaniu określonych zasad w celu rozpoznania liczb i znaków. Rzeczy takie jak linie, kąty, na których są umieszczone, a wiele innych szczegółów jest branych pod uwagę przy rozpoznawaniu określonego symbolu, niezależnie od tego, czy to’s list lub numer.

OCR i jak przynosi korzyści przetwarzaniu dokumentów

Istnieje wiele korzyści, które ma OCR, ale najważniejsze można zaobserwować w dziedzinie przetwarzania dokumentów. Prawdopodobnie najważniejsza korzyść dotyczy uproszczenia całej procedury wprowadzania danych, która kiedyś była bardzo czasochłonna. Ludzie i firmy są teraz w stanie przechowywać wiele danych cyfrowo, a tym samym wyszukiwać, czytać i edytować te dokumenty. Dostęp do tych jest teraz stały i wyszukiwanie konkretnej informacji na urządzeniu stało się łatwe.

OCR drastycznie obniża koszty firmy, automatyzuje przetwarzanie dokumentów, przyspiesza przepływy pracy w firmie oraz szybko i wydajnie centralizuje dane. Wreszcie, to’S Crystal Clear, że zaawansowane technologie są teraz w stanie uzyskać lepszą wydajność aplikacji i wyniki. Oznacza to, że użytkownicy są ich głównym beneficjentem, a firmy i osoby fizyczne nie powinny bać się wdrażać takich rzeczy, jak NLP, sieci neuronowe, OCR i AI w ogóle w ich przedsięwzięciach przetwarzania dokumentów.

OCR + NLP + Faks = zwycięska kombinacja konsensusu

Consensus Cloud Solutions dodał możliwości przetwarzania języka naturalnego do swoich ofert, co znacznie ułatwi organizacjom opieki zdrowotnej przekształcenie nieustrukturyzowanych dokumentów w bogate źródło informacji. Ich dodatkowa zdolność oznacza, że ​​klinicyści będą mieli dodatkowy kontekst przy zapewnianiu pacjentom, co może prowadzić do lepszych wyników i obniżonych kosztów. NLP + OCR Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to technologia, która przekształca odręczny lub wpisany tekst w tekst kodowany maszynowo, który komputer rozumie. OCR jest zwykle stosowany do zeskanowanych dokumentów papierowych, zdjęć i innych obrazów elektronicznych. Ograniczenie OCR jest jednak tak’nie jest w stanie zapewnić kontekst dla dokumentów, które przetwarza. Oto analogia: pomyśl o OCR jako o włoskim tłumaczu, który jest całkowicie nieznany z baseballem, który jest proszony o przetłumaczenie transmisji baseballowej. Chociaż mogą być w stanie przekonwertować słowa, ich brak kontekstu spowodowałby tłumaczenie, które może nie być całkowicie zrozumiałe. Jak byś przetłumaczył “Podwójna gra” Na przykład, jeśli tak zrobiłeś’Nie wiem, co to było? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), pozwala komputerom “zrozumieć” treść dokumentów poprzez analizę użytych słów i języka. Po pomyślnym zastosowaniu może wyodrębnić informacje i spostrzeżenia z tych dokumentów. OCR + NLP jest potężną kombinacją, gdy jest stosowana do dokumentów elektronicznych, w tym faksów, które są nadal często używane w opiece zdrowotnej. Rozwiązania w chmurze konsensusu’ Oferta klarowności łączy OCR i NLP w potężnym narzędziu, które odblokowuje nieustrukturyzowane dane, które są przechowywane w faksach. Wartość wyodrębniania “Kiedy faks jest renderowany na odbiorniku’s. Trudno jest umieścić te informacje w bazie danych,” wyjaśnił John Nebergall, dyrektor operacyjny w Consensus Cloud Solutions, w osobistym wywiadzie dla Zdrowie to dzisiaj. “To, co próbujemy zrobić, używając jasności, to struktura tego nieustrukturyzowanego dokumentu i wprowadzenie go do [dokumentacji medycznej] w sposób, który w taki sposób’Sensowny. i pozwól mu być używane w celu lepszego doświadczenia pacjenta.” Celem nie jest po prostu przetłumaczenie wszystkiego, co jest na faksowanym dokumencie, ale raczej zrozumienie, czym jest ten dokument, i wyodrębnienie znaczących informacji, których może użyć klinicysta. Praktyka czyni mistrza Aby rozwiązanie NLP było skuteczne, należy je wyszkolić na przykładowym zestawie dokumentu. Im większa i bardziej reprezentatywna próbka, tym lepsze staje się rozwiązanie. Consensus przetwarza miliony faksów dla organizacji opieki zdrowotnej za pośrednictwem rozwiązania faksu opartego na chmurze, co oznacza, że ​​ich silnik NLP ma wiele praktyk. Jeszcze lepiej, ponieważ klienci konsensusu znajdują nowe zastosowania w zakresie przejrzystości (tj.: Nowe problemy, które może pomóc rozwiązać), system można szybko przekroczyć na tym ogromnym zestawie danych. “Co my’Nauczyło się, że aby przetwarzanie języka naturalnego było naprawdę skuteczne, musi mieć wiele możliwości praktyki, aby móc się z niego uczyć,” powiedział Nebergall. “Mamy dosłownie miliardy stron faksu, które regularnie przepływają przez naszą sieć, dając nam możliwość wyszkolenia systemu miliardów razy. To’nasza zaleta.” Obejrzyj pełny wywiad z Johnem Nebergallem, aby dowiedzieć się:

• Jaki jest ręczny proces interpretacji faksu
• Dlaczego NLP jest teraz szeroko przyjmowany vs 3 lata temu
• Gdzie nieustrukturyzowane dokumenty mogą ukrywać się w Twojej organizacji opieki zdrowotnej

Słuchaj i zasubskrybuj podcast z The Healthcare It Today, aby usłyszeć wszystkie najnowsze spostrzeżenia ekspertów w zakresie opieki zdrowotnej IT.

I ekskluzywne spojrzenie na nasze najlepsze historie, Zapisz się do naszego newslettera.

Powiedz nam co myślisz. Skontaktuj się z nami tutaj lub na Twitterze na @HCitoday. I jeśli ty’Zainteresowany reklamą z nami, Sprawdź nasze różne pakiety reklamowe i poproś o nasze Zestaw medialny.

Consensus Cloud Solutions jest dumnym sponsorem sceny opieki zdrowotnej.

Transkrypcja

Transkrypcja

[00:00:08] Colin zawiesił: Cześć, ja’m Colin zawieszał się dziś w opiece zdrowotnej. I ja’M podekscytowany, że mogę ponownie usiąść z Johnem Nebergallem, dyrektorem operacyjnym w Consensus Cloud Solutions. John, witaj ponownie w programie.

[00:00:27] John Nebergall: Colin świetnie tu być. Dzięki za zaproszenie.

[00:00:29] Colin zawiesił: Więc dzisiaj my’będzie rozmawiać o nieustrukturyzowanych danych i jak to’S niewykształcony i niedoceniany zasób. I my’Zamierzam porozmawiać o tym, jak możesz to odblokować.

[00:00:39] John Nebergall: Świetnie. Nieustrukturyzowane dane to moje ulubione.

[00:00:43] Colin zawiesił: Znam Cię’po prostu powiedz to w tym wywiadzie, ale uwielbiam to. kocham to. Więc pozwól’S zaczyna się od odrobiny kontekstu. Co to są nieustrukturyzowane dane i dlaczego jest ich tyle w opiece zdrowotnej?

[00:00:52] John Nebergall: Cóż, jeśli myślisz o sposobie działania nowoczesnych baz danych – dane ustrukturyzowane to dane, które ładują się do bazy danych, w niektórych polach, abyś mógł wyszukiwać tę bazę danych, pobierać dane w niektórych kontekstach i możesz użyć analizy, aby zrozumieć, co mówią te dane.

[00:01:11] Dane nieustrukturyzowane to dane, które nie’t dopasuj tę formę.

[00:01:15] Więc jeśli myślisz o słowach na kawałku papieru, na przykład to’S nieustrukturyzowane dane i baza danych może’naprawdę go używaj. Jeśli myślisz o takich rzeczach jak faks… kiedy organizacja opieki zdrowotnej odbiera faks, to’s załadowany nieustrukturyzowanymi danymi – może’T. Lekarze odręczne notatki, nieustrukturyzowane dane. Aby’naprawdę problem w opiece zdrowotnej: w jaki sposób dojść do dobroci tych nieustrukturyzowanych danych i umieścić je w sposób, który można przeszukiwać, przeanalizować i może pomóc nam w opiece nad pacjentem.

[00:01:45] Colin zawiesił: Tak. Zamierzałem o to zapytać. Jak więc można faktycznie użyć tych nieustrukturyzowanych danych? Rozumiem, w jaki sposób możesz go przeczytać i interpretować, ale jeśli chodzi o przekształcenie go w coś, z czego komputer może korzystać, jakie są niektóre przypadki użycia dla nieustrukturyzowanych danych?

[00:01:58] John Nebergall: Wiesz co, ty’ponownie uderzać w paznokcie w głowę! Jako istoty ludzkie możemy odczytać ten dokument i w naszej głowie, ustrukturyzujemy te dane. Możemy to zrozumieć. Wiemy, co to znaczy. Skanowanie komputera’T Nie robię tego samego. I’Jestem pewien, że ty’od czasu do czasu widziane z słabą osobą wprowadzania danych ze stosem papieru do pisania na komputerze.

[00:02:20]’jest dokładnie tego rodzaju ręcznego procesu, który musi wystąpić. Jeśli myślisz o dniach przed konsensusem, aby wziąć te nieustrukturyzowane dane, ustrukturyzuj je i sprawić, że są przydatne. Zasadniczo stosujemy technologię zwaną uczeniem maszynowym, sztucznej inteligencji, aby zrozumieć prawie jak człowiek, co oznaczają słowa na tej stronie. W ten sposób możemy wyodrębnić ważne dane, ustrukturyzować je do załadowania do bazy danych i faktycznie sprawić, że są użyteczne i możliwe do przeszukiwania.

[00:02:54] Colin zawiesił: Więc co ty’Rozmowy o przetwarzaniu języka naturalnego, NLP. Czy to prawda?

[00:02:57] John Nebergall: To’jest dokładnie tak.

[00:02:58] Colin zawiesił: I to jest w stanie odczytać dokument i wyodrębnić odpowiednie informacje. Więc to’nie przekształca całego dokumentu w format elektroniczny, prawda? To’jest rodzajem interpretacji ważnych rzeczy, które chcesz wydostać się z odręcznego nuty, faksu lub tego rodzaju rzeczy.

[00:03:12] John Nebergall: To’jest dokładnie tak. Baza danych szuka pewnych rzeczy. Jako dostawca potrzebujesz pewnych informacji. Jesteś skończony’Nie koniecznie chcę wszystkiego naraz. Chcesz tego, co ty’Szukam. Przetwarzanie języka naturalnego działa w ten sam sposób. Mówisz “Chcę wyodrębnić tego rodzaju informacje” Jak rozumiesz dokument z zautomatyzowanej inteligencji… ta inteligencja wyodrębnia te informacje i umieszcza je w bazie danych, aby można było je odwołać później.

[00:03:40] Colin zawiesił: Teraz dla mnie to było coś, co wyszło z sesji, którą właśnie robiła Twoja firma. To było coś, co mnie uderzyło – ty nie’T muszę przekonwertować wszystko z dokumentu. Twoim celem nie jest digitalizacja całego dokumentu. Twoim celem jest interpretacja tego, naprawdę pobrać informacje, które chcesz i potrzebujesz… i pozostawienie reszty.

[00:03:57] Dla mnie była to wyjątkowa perspektywa. Nigdy tak naprawdę o tym nie myślałem. Kiedy myślę o NLP, w przeszłości myślałem, że chcesz zinterpretować cały dokument. Ale nauczyłem się tego’S nie jest to. Ty’W rzeczywistości szukam czegoś bardzo konkretnego, dlatego jest to bardziej dokładne.

[00:04:11] John Nebergall: Prawidłowy. Dane to dane. Odpowiednie dane to informacje. To’naprawdę cel tutaj, aby uzyskać informacje.

[00:04:18] Colin zawiesił: Teraz niedawno ogłosiłeś debiut swojego produktu NLP. Czy chcesz nam trochę więcej o tym powiedzieć?

[00:04:26] John Nebergall: Z pewnością. Konsensus jasność to produkt, który my’utworzone specjalnie z myślą o faksie. Rozumiemy, że tak wiele informacji jest przenoszonych w opiece zdrowotnej za pomocą faksu.

[00:04:40] Ale kiedy ten faks jest renderowany na odbiorniku’koniec, bardzo często, to’jest trudny do łatwego umieszczenia tych informacji w bazie danych. Czasami to’jest renderowany jako kawałek papieru – przechodzi przez ten proces ręcznego wprowadzania. Czasami to’s właśnie dołączony do rekordu pacjenta jako dokument, ale nie można go łatwo przeszukiwać.

[00:04:58] Więc to, co próbujemy zrobić, używając klarowności, jest strukturą tego nieustrukturyzowanego dokumentu – wprowadzić go do bazy danych w taki sposób’jest znaczące i pozwól mu być użyte do poprawy doświadczenia pacjenta.

[00:05:11] Colin zawiesił: Więc jeśli byłem CIO, CMIO lub dowolnym liderem opieki zdrowotnej. Jakie są znaki lub wyzwalacze, których mogę szukać, aby wiedzieć, że mam kilka nieustrukturyzowanych danych, wyzwanie lub możliwość skorzystania z nieustrukturyzowanych danych’t wcześniej?

[00:05:30] John Nebergall: Szafki na dokumenty to dobra wskazówka. Jeśli widzisz, że masz faksowe maszyny w różnych częściach organizacji, to’s będzie wskazówką. Za każdym razem, gdy masz na sobie papier, to’S Cue. Wszystkie te rzeczy, a ja’Jestem pewien, że przejdziesz przez organizację opieki zdrowotnej’jest dość łatwe do szybkiego widzenia tego rodzaju wskazówek i powiedzieć – spójrz, tam’S wiele danych, które są przydatne, to’po prostu nie jest umieszczony w kontekście, który można użyć w spotkaniu pacjenta.

[00:05:59] Colin zawiesił: I’M Zakładam, że wiele wydruków. Jeśli widzisz wiele dokumentów tylko na biurkach i rzeczach, to’S kolejny znak, że ja’dostałem tutaj wiele nieustrukturyzowanych danych.

[00:06:09] John Nebergall: Tak. To’jest dokładnie tak. I wszystkie te nieustrukturyzowane dane są potencjalne, prawda. To’S, w jaki sposób możemy zamknąć lukę między miejscem, w którym jesteśmy teraz, a w pełni poinformowanym lekarzem, który’leczy pacjenta w danym momencie.

[00:06:22] Colin zawiesił: Po prostu mnie zaskakuje, że mamy tak wiele informacji w tym bezużytecznym formacie, ten nieustrukturyzowany format. I co ty’Odprawa o tym jest naprawdę wzruszająca, ponieważ tak, wciąż mamy faks, wciąż mamy ludzi drukujących, nadal mamy dokumenty papierowe. I co ty’Rozmowa o zdolności do przyjęcia i uczynienia go przydatnym dla klinicysty lub pacjentów.

[00:06:42] John Nebergall: Dokładnie. A kiedy to zrobisz, naprawdę zaczynasz odblokować niektóre rzeczy, które są w cieniu, które mogą być pomocne w leczeniu pacjenta, a teraz po prostu Don’T mieć ten status.

[00:06:55] Colin zawiesił: Teraz NLP jest AI. To’S pod parasolem sztucznej inteligencji i sztucznej inteligencji. I myślę, że kilka lat temu dotarliśmy na szczyt cyklu szumu. Obiecano AI, że może zrobić wiele rzeczy. Myślę że my’zejdź z tego szczytu, ponieważ my’VE miało kilka głośnych awarii AI. Jak myślisz, gdzie jest AI? Czy jesteśmy w punkcie, w którym sztuczna inteligencja jest nieco bardziej realistycznie umieszczona w opiece zdrowotnej? A jeśli mamy do tego bardziej realistyczne przypadki użycia?

[00:07:23] John Nebergall: Cóż, myślę, że wydarzyły się dwie rzeczy. Numer jeden, technologia ma zaawansowaną i numer dwa, lepiej rozumiemy, jak móc zastosować tę technologię do problemu.

[00:07:33] Więc myślę, co my’Nauczyło się, że aby przetwarzanie języka naturalnego było naprawdę skuteczne, musi mieć wiele możliwości praktyki, aby móc się z niego uczyć. To’s, gdzie wchodzi to uczenie maszynowe. Im więcej niż ty’w stanie zaprezentować maszynę, tym więcej’Maszyna to pokazuje, jak to poprawić jako człowieka.

[00:07:53] Więc zaczyna być w stanie robić to, co robi człowiek. Kluczem jest to, że musisz to robić w kółko. I to’jest naprawdę jedną z zalet, które mamy. Mamy dosłownie miliardy stron faksu, które regularnie przepływają przez naszą sieć, dając nam możliwość wyszkolenia systemu miliardów razy. To’naprawdę, gdzie przychodzi nasza prawdziwa zaleta.

[00:08:21] Colin zawiesił: Brzmi jak to’po prostu więcej “Udowodniona AI”. To bardzo solidne i wiemy, że to działa. I jak powiedziałeś, ty’był w stanie to zrobić tysiące razy w powtarzalny, przewidywalny sposób. Dla AI to’s, do czego chcesz się dostać.

[00:08:33] John Nebergall: Absolutnie. Absolutnie.

[00:08:35] Colin zawiesił: Więc John, gdzie ludzie mogą znaleźć więcej informacji o konsensusie?

[00:08:39] John Nebergall: Możesz nas odwiedzić w Consensus.com i uzyskaj wszystkie potrzebne informacje,

[00:08:44] Colin zawiesił: John naprawdę doceniam wszystkie wspaniałe informacje jak zawsze. To’jest radością, że masz cię w programie.

[00:08:48] John Nebergall: Dziękuję bardzo za to, że mnie masz. Bardzo to doceniam.

Faktura OCR za pomocą AI i NLP: Przewodnik dla początkujących

Automatyzacja procesów finansowych jest łatwa, gdy masz rozwiązanie OCR faktury za pomocą AI i NLP. Oto jak to działa.

7 sierpnia 2022

Faktura OCR za pomocą AI i NLP może przekształcić Twój przepływ pracy AP.

Czy jesteś gotowy usprawnić przepływy pracy dla swojego zespołu AP, oszczędzając czas i pieniądze? Następnie potrzebujesz oprogramowania OCR faktury! Ta nowa technologia wykorzystuje moc uczenia maszynowego w celu wyodrębnienia danych faktury i całkowicie eliminowania potrzeby ręcznego wprowadzania danych.

Co to jest faktura ocr?

OCR oznacza rozpoznawanie znaków optycznych i odnosi się do przetwarzania zeskanowanego lub obrazu, aby znaleźć słowa na stronie.

Prawdopodobnie natknąłeś się na ten termin ‘faktura ocr’ wcześniej, jak to’staje się bardziej powszechnym wymogiem dla firm szukających oprogramowania do automatyzacji AP. Oprogramowanie OCR to forma rozpoznawania faktury, która może odczytać zeskanowaną fakturę i przeanalizować ją w celu wykrycia ważnych informacji. Pierwszym krokiem jest przekształcenie obrazu w słowa; Jak w tradycyjnym skanowaniu OCR. Drugim krokiem jest przeanalizowanie tych słów i wyodrębnienie informacji na fakturze. Dane wyodrębnione zwykle obejmują:

• P.O. Liczby
• Równowaga należna
• Termin
• Szczegóły dostawcy
• Konta bankowe i szczegóły płatności

Jeśli robisz dużo skanowania faktury, ty’LL potrzebuje oprogramowania do ekstrakcji danych, które wykorzystuje technologię OCR, aby osiągnąć najdokładniejsze wyniki przetwarzania.

Najlepsze interfejsy API faktury są przeszkolone na tysiącach faktur, aby móc dokładnie przeczytać dowolną fakturę papierową, bez względu na format. Nie wszystkie faktury dostawców wyglądają podobnie i potrzebujesz rozwiązania, które wyodrębni odpowiednie dane bez względu na to, gdzie są na stronie.

Co to jest NLP?

Inteligentne rozwiązania OCR używają również NLP (przetwarzanie języka naturalnego), aby zrozumieć semantykę za czym’s napisane na stronie. Wykraczając poza postacie na fakturze PDF, NLP umożliwia algorytmom AI w pełni zrozumienie innej terminologii używanej do dokładniejszej kategoryzacji danych. Zamiast po prostu uruchomić wyszukiwanie słów kluczowych, zaangażowane sieci neuronowe będą w stanie zrozumieć znaczenie wariantów terminologii.

Wynik? Zautomatyzowane przetwarzanie faktury z tak głębokim zrozumieniem faktur, jak każdy z twoich pracowników. Dokument AI dokonuje dostępnych wszystkich najnowszych postępów w NLP i AI, a poczujesz się tak, jakbyś miał super-wspomnianego asystenta o dużej mocy za ekranem komputera.

Korzyści z faktury OCR za pomocą AI i NLP

Wdrożenie rozwiązania OCR faktury do przepływu pracy AP może być jedną z najbardziej dalekosiężnych decyzji, jakie podejmiesz w tym roku. Oto tylko kilka korzyści, których można się spodziewać:

Bardziej efektywny czas

Korzystanie z oprogramowania do przechwytywania faktury OCR pobiera zgadywanie z przetwarzania faktury. Zamiast polegać na ręcznym wprowadzaniu danych, ten typ oprogramowania może przetworzyć fakturę w kilka sekund, uwalniając dużo czasu dla pracowników. Zamiast tego mogą skupić się na wielu innych zadaniach swoich ról, bezpiecznie w wiedzy, że faktury są dokładnie przetwarzane.

Działa na zeskanowanych faktur

Trudną częścią znalezienia odpowiedniego oprogramowania do przetwarzania faktur jest ustalenie, które z nich nadal będą działać na zeskanowanych faktur. Teraz wiesz – po prostu poszukaj narzędzia do przechwytywania danych, które korzysta z OCR, a to narzędzie do ekstrakcji będzie działać bezbłędnie nawet na twoich faktach papierowych.

Płacić na czas, za każdym razem

Wielu dostawców oferuje korzystne warunki, jeśli zapłacisz swoje faktury wcześnie. To’s zwykle przetwarzanie faktur, które uniemożliwia im wcześniejsze zapłatę, ponieważ twój zespół nieustannie zajmuje się zaległościami. Dzięki automatyzacji przetwarzania faktury będziesz mógł skorzystać z wszelkich zachęt wczesnych płatności oferowanych przez dostawców!

Dlaczego warto wybrać emfindę’S ekstraktor faktury?

Effinda’S ekstraktor f faktury staje się coraz bardziej popularny wśród małych firm i firm na poziomie przedsiębiorstw. Tajemnica? Oferujemy ekstraktor faktury o porównywalnej funkcjonalności i dokładności z wieloma naszymi konkurentami, ale w znacznie lepszej cenie. Oszczędzaj pieniądze przy jednoczesnym zachowaniu dokładności i użyteczności.

Nasz parser faktury zawiera również technologię rozpoznawania adaptacyjnego. Zamiast polegać na szablonach dla naszego parsera do rozpoznawania pól faktury, ma on na celu dostosowanie się do każdego nowego rodzaju formatu, analizując każdy dokument dla odpowiednich informacji.

Nasz algorytm uczenia maszynowego oznacza tę emfindę’S Parser faktury uczy się na podstawie błędów, stale się poprawiając. Może rozpoznać szeroki zakres odpowiednich pól, w tym kwota faktury, liczba PO, dane dostawcy, data zamówienia, dane SKU, numer faktury i adres.