Omówienie wyodrębniania informacji

Wyodrębnianie informacji to obciążenie, które łączy wiele technik sztucznej inteligencji w celu wyodrębniania danych z zawartości — często dokumentów cyfrowych. Kompleksowe rozwiązanie wyodrębniania informacji obejmuje elementy przetwarzania obrazów do wykrywania tekstu w danych opartych na obrazach; i uczenie maszynowe lub coraz częściej generujące sztuczną inteligencję, aby semantycznie mapować wyodrębniony tekst na określone pola danych.

1. Wykrywanie i wyodrębnianie tekstu z obrazów przy użyciu optycznego rozpoznawania znaków (OCR).
2. Identyfikacja wartości i mapowanie z wyników OCR na pola danych.

Na przykład rozwiązanie do przetwarzania oświadczeń wydatków opartych na sztucznej inteligencji może automatycznie wyodrębnić odpowiednie pola z paragonów w celu wydajniejszego przetwarzania oświadczeń.

Zeskanowane potwierdzenie	Wyodrębnione dane
	Dostawca: Czwarta kawa Data: 2024-08-15 Suma częściowa: $6.48 Podatek: $0.49 Total Claim: $6.97

Wybieranie odpowiedniego podejścia

Podczas planowania rozwiązania do wyodrębniania informacji należy wziąć pod uwagę wymagania i ograniczenia, które musi spełnić system. Niektóre kluczowe zagadnienia obejmują:

• Charakterystykę dokumentu. Dokumenty, z których trzeba wyodrębnić dane, są podstawą całego rozwiązania. Rozważ następujące czynniki:

  • Spójność układu: standardowe formularze preferują podejścia oparte na szablonach, podczas gdy potrzeba przetwarzania wielu formatów i układów może wymagać bardziej złożonego rozwiązania opartego na uczeniu maszynowym.
  • Wymagania dotyczące przepustowości: Korzyści z przetwarzania dużej ilości danych wynikają ze stosowania modeli zautomatyzowanego uczenia maszynowego, które działają na zoptymalizowanym sprzęcie systemowym.
  • Wymagania dotyczące dokładności: Krytyczne aplikacje mogą wymagać weryfikacji z udziałem człowieka.

• Wymagania i ograniczenia dotyczące infrastruktury technicznej. Rozwiązanie będzie wymagać uruchomienia infrastruktury sprzętowej i programowej. Rozważ następujące czynniki:

  • Bezpieczeństwo i prywatność: Przetwarzane dokumenty mogą zawierać wrażliwe lub poufne dane. Rozwiązanie musi obejmować odpowiednie środki w celu zabezpieczenia dostępu do danych i zgodności z dowolnymi wymaganiami branżowymi dotyczącymi przechowywania i przetwarzania chronionych danych.
  • Moc przetwarzania: modele uczenia głębokiego i generowania sztucznej inteligencji często używane w rozwiązaniach do wyodrębniania informacji wymagają znaczących zasobów obliczeniowych.
  • Wymagania dotyczące opóźnień: przetwarzanie w czasie rzeczywistym może ograniczyć złożoność modelu.
  • Potrzeby dotyczące skalowalności: rozwiązania oparte na chmurze oferują lepszą skalowalność dla zmiennych obciążeń.
  • Złożoność integracji: należy wziąć pod uwagę wymagania dotyczące zgodności interfejsu API i formatu danych.