Riepilogo:

1. Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è un metodo comune per estrarre informazioni da documenti scansionati.

2. La PNL (elaborazione del linguaggio naturale) può migliorare l’accuratezza di OCR sostituendo le parole errate con quelle corrette.

3. La PNL è un sottocampo di intelligenza artificiale che si concentra sulla traduzione della lingua scritta e parlata nella comprensione della macchina.

4. NLP combina modelli statistici, di apprendimento automatico e di apprendimento profondo con linguistica computazionale.

5. La tecnologia OCR è cruciale per le aziende che devono scansionare e digitalizzare i documenti cartacei.

6. Il software OCR può convertire i documenti scansionati in rappresentazioni digitali e organizzate per ulteriori elaborazioni.

7. La tecnologia OCR è ampiamente utilizzata in settori come banche, energia e legale.

8. La PNL può migliorare l’OCR fornendo una comprensione contestuale delle parole e delle frasi nei documenti.

9. La PNL può estrarre preziose informazioni e approfondimenti da documenti elettronici.

10. La combinazione di OCR e PNL è particolarmente potente per l’analisi dei dati contenuti nei documenti.

Domande:

1. Come può NLP migliorare l’accuratezza di OCR?

La PNL migliora la precisione dell’OCR sostituendo parole errate con quelle corrette.

2. Cos’è la PNL?

La PNL è un sottocampo di intelligenza artificiale che si concentra sulla traduzione della lingua scritta e parlata nella comprensione della macchina.

3. In che modo la PNL “comprende” cosa è scritto nei documenti?

La PNL analizza le parole e le frasi all’interno dei documenti per ottenere comprensione ed estrarre informazioni preziose.

4. Perché l’OCR è importante per le imprese?

OCR consente alle aziende di scansionare e digitalizzare documenti cartacei per una gestione più semplice e un’elaborazione più rapida.

5. In cui le industrie sono ampiamente utilizzate OCR?

L’OCR è ampiamente utilizzato in settori come banche, energia e legale per vari compiti di elaborazione dei documenti.

6. In che modo la tecnologia OCR a beneficio delle banche?

La tecnologia OCR consente di risparmiare tempo e migliora l’efficienza per le banche mediante controlli, contratti e altri documenti di elaborazione elettronicamente.

7. Qual è il ruolo della PNL nel riconoscimento del testo?

La PNL migliora il riconoscimento del testo fornendo una comprensione contestuale e estraendo preziose approfondimenti dai documenti.

8. In che modo la tecnologia OCR cambia il gioco per le organizzazioni?

La tecnologia OCR rivoluziona il modo in cui le organizzazioni usano e gestiscono i documenti consentendo la ricerca, la modifica e la traduzione di documenti digitalizzati.

9. Quali sono le migliori applicazioni del riconoscimento del testo nel 2022?

Le migliori applicazioni del riconoscimento del testo nel 2022 includono vari casi d’uso specifici del settore, come la gestione dei documenti e l’estrazione delle informazioni.

10. Come possono essere combinati PNL e OCR per la massima efficienza?

Combinando NLP e OCR, le aziende possono raggiungere una comprensione contestuale ed estrarre preziose approfondimenti dai documenti digitalizzati per un miglioramento del processo decisionale.

11. In che modo la PNL contribuisce all’accuratezza di OCR?

La PNL migliora l’accuratezza dell’OCR fornendo analisi linguistiche e comprensione del contesto, riducendo gli errori e migliorando l’interpretazione del testo estratto.

12. Quali sono i vantaggi dell’utilizzo della PNL nell’elaborazione dei documenti?

L’uso della PNL nell’elaborazione dei documenti consente una maggiore comprensione del contenuto, consentendo una ricerca e un recupero più veloci e un’estrazione di informazioni più accurata.

13. Come possono essere applicati OCR e NLP ai fax?

OCR e NLP possono essere applicati ai fax convertendo i documenti fax scansionati in testo digitale e quindi utilizzando tecniche NLP per l’analisi e la comprensione.

14. In che modo NLP consente ai computer di comprendere il linguaggio umano?

NLP combina modelli statistici, di apprendimento automatico e di apprendimento profondo con linguistica computazionale per consentire ai computer di comprendere il significato, lo scopo e l’umore del linguaggio umano.

15. Quali sono le sfide dell’OCR e in che modo la PNL può aiutare a superarli?

OCR deve affrontare sfide come l’accuratezza, la comprensione del contesto e la variabilità del linguaggio. La PNL può aiutare a superare queste sfide migliorando l’accuratezza delle parole, fornendo una comprensione contestuale e tenendo conto delle variazioni linguistiche.

Vantaggi di PNL, AI, reti neurali e simili in OCR e elaborazione dei documenti; Un introduzione

Se sei interessato al riconoscimento del testo, leggi i seguenti articoli:

In che modo la PNL aiuta con il riconoscimento del testo?

In questo post sul blog, risponderemo a domande come il modo in cui l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) viene utilizzata nel riconoscimento del testo e come la PNL migliora il riconoscimento del testo.

Alan Kilich

In che modo la PNL aiuta con il riconoscimento del testo?

Il riconoscimento ottico del personaggio (OCR) è un modo comune per ottenere informazioni dai documenti scansionati. I flussi di lavoro e i processi aziendali sono cambiati molto da quando le aziende hanno iniziato a utilizzare la tecnologia. Rendendo l’OCR più accurato, puoi ottenere risultati migliori su quanto funziona.

Come ci si potrebbe aspettare, la qualità delle immagini utilizzate per addestrare una soluzione OCR influisce su quanto funziona bene. Un problema con l’uso di soluzioni OCR nel mondo reale è che l’accuratezza delle parole diminuisce in modo significativo all’aumentare dell’accuratezza dei personaggi.

L’uso delle tecniche di PNL (elaborazione del linguaggio naturale) per sostituire le parole errate con quelle corrette è un modo per migliorare l’accuratezza delle parole.

In questo post, risponderemo a domande come il modo in cui l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) viene utilizzata nel riconoscimento del testo e come la PNL migliora il riconoscimento del testo.

Cos’è la PNL?

Per rendere i computer intelligenti come gli esseri umani, Natural Language Processing (NLP) è un sottocampo di informatica e Intelligenza artificiale (AI) che si concentra sulla traduzione della lingua scritta e parlata nella comprensione della macchina.

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) combina modelli statistici, di apprendimento automatico e di apprendimento profondo con linguistica computazionale, che modella la lingua usando le regole. Se usati insieme, questi strumenti consentono ai computer di “comprendere” l’intero significato del linguaggio umano, inclusi lo scopo e l’umore dello scrittore o dello scrittore, sotto forma di dati di testo o audio.

L’elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di tradurre tra le lingue, seguire le indicazioni parlate e riassumere rapidamente grandi quantità di testo, spesso in tempo reale. Probabilmente hai già usato la PNL in dispositivi GPS controllati dalla voce, assistenti digitali, software di dettatura del parlato-testo, chatbot del servizio clienti e altre comodità dei consumatori. Ma l’elaborazione del linguaggio naturale sta anche diventando più critica nelle soluzioni aziendali che mirano a rendere le aziende più efficienti automatizzando e standardizzando i processi essenziali per il loro successo.

OCR (riconoscimento ottico del personaggio) e riconoscimento del testo

Il riconoscimento del testo automatico si basa fortemente sul riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). La necessità delle imprese per la scansione e la digitalizzazione dei documenti cartacei ha guidato lo sviluppo della tecnologia di riconoscimento ottico dei personaggi.

Le operazioni aziendali devono gestire vari documenti, come lettere, fatture, contratti stampati e immagini. Quando ci sono molti record, anche cose semplici come la ricerca possono richiedere molto tempo e costare un sacco di soldi. Il software OCR può scansionare documenti cartacei e convertire i dati estratti in rappresentazioni digitali e organizzate. I dati possono quindi essere elaborati ulteriormente e operazioni come l’ordinamento, la ricerca e l’editing possono essere eseguite rapidamente.

Le aziende di molti tipi utilizzano il software OCR. Le procedure delle banche per gli assegni di incasso e elaborazione forniscono una buona illustrazione. Elaborazione di una revisione elettronicamente (tramite scansione, conversione di testo e corrispondenza della firma) è un risparmio di tempo per la banca, il pagatore e il destinatario, Casa in questione: la capacità di condurre una ricerca globale di voluminosi documenti legali. Le tecnologie OCR possono elaborare un numero enorme di documenti e fornire un accesso istantaneo ai dati. Le aziende nel settore energetico, che servono una vasta base di clienti, potrebbero anche beneficiare dei contabili pagabili. Un modo comune per preparare i dati sulla fattura per l’elaborazione elettronica è scansionarli e salvare i dati come coppie di valore chiave in un database.

Naturalmente, si possono trovare esempi in ogni campo immaginabile. Quando si tratta di esso, la tecnologia OCR cambia il gioco per il modo in cui le organizzazioni usano e gestiscono le scartoffie. Una volta che le informazioni dai documenti digitalizzati sono archiviati in un database, possono essere cercate, modificate e persino tradotte.

Se sei interessato al riconoscimento del testo, leggi i seguenti articoli:

• Top 5 Applicazioni di riconoscimento di testo nel 2022
• ‍ Che cosa è il riconoscimento ottico del personaggio (OCR) – la guida definita
• La guida da A-a-Z al rilevamento del testo

Come viene utilizzata la PNL nel riconoscimento del testo?

Tuttavia, OCR ha lo svantaggio di non essere in grado di fornire ulteriori informazioni sui documenti che elabora. Diamo un esempio: immagina di chiedere a un traduttore spagnolo che non sa nulla del baseball per interpretare una trasmissione di baseball in inglese usando il riconoscimento del personaggio ottico. Le parole potrebbero essere tradotte, ma senza il contesto, la traduzione potrebbe non avere molto senso. Se non sapevi cosa fosse un “doppio gioco”?

Con l’aiuto dell’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), i computer possono “comprendere” ciò che è scritto analizzando le parole e le frasi al loro interno. Può ottenere preziose informazioni e approfondimenti dai file di origine se implementati correttamente.

L’applicazione del riconoscimento ottico dei caratteri con l’elaborazione del linguaggio naturale ai documenti elettronici è una potente combinazione, soprattutto considerando l’uso diffuso dei fax in molti campi.

Inoltre, per analizzare i dati contenuti all’interno di questi documenti, è necessario scansionarli utilizzando la tecnologia di riconoscimento del testo. La PNL migliora questo processo consentendo a questi sistemi di riconoscere concetti pertinenti nel testo risultante. Questo aiuta con l’analisi dell’apprendimento automatico necessario per decidere se un articolo deve essere approvato o meno.

Come può NLP migliorare il riconoscimento del testo?

Ora che comprendiamo queste due tecnologie esaminiamo brevemente come la tecnologia NLP può migliorare il riconoscimento del testo.

Il riconoscimento ottico dei personaggi utilizza la tecnologia per dire la differenza tra caratteri di testo stampati o scritti a mano nelle immagini digitali di documenti fisici, come i documenti di carta scansionati. Il riconoscimento del testo sta per il riconoscimento ottico dei personaggi e il riconoscimento del testo può trovare parole in un’immagine che viene scansionata, ma non può capire cosa significano quelle parole.

NLP entra in gioco a questo punto!

L’elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di comprendere le parole scritte e pronunciate in un modo simile a come fanno le persone. Immaginiamo che queste due tecnologie abbiano unito le forze!

La PNL può migliorare l’accuratezza del riconoscimento del testo e aiutare questa tecnologia a comprendere il testo nello stesso modo in cui gli esseri umani possono.

Ma in che modo OCR e NLP aiutano la tua attività?

Le app moderne alimentate da OCR e NLP consentono alla tua azienda di svolgere una vasta gamma di attività relative ai documenti, tra cui ma non limitate a quanto segue:

• Identificare i documenti come passaporti e carte d’identità possono essere letti meccanicamente.
• Puoi scansionare rapidamente i documenti, tra cui carte bancarie, fatture, biglietti e assegni.
• Compila automaticamente le informazioni di fatturazione.
• Trasmettere informazioni a un sistema di gestione delle relazioni con i clienti o al modulo online automaticamente.
• È necessario verificare più fonti di informazioni sul cliente per la precisione.
• Le aziende che scelgono i servizi di estrazione dei dati hanno accesso a dati riassunti che possono essere utilizzati per fare più scelte addestrate e andare avanti con fiducia.

Linea di fondo

In breve, OCR, spesso noto come riconoscimento del testo, è il processo di digitalizzazione del testo dalle immagini del testo stampato. Tuttavia, questa tecnologia non può comprendere il significato del testo. L’elaborazione di lingue naturali fornisce ai computer la capacità di comprendere la lingua scritta e parlata in modo paragonabile a quella di un essere umano. COSÌ, La PNL può migliorare l’accuratezza del riconoscimento del testo aiutando a comprendere il significato del testo.

Negli ultimi anni, OCR si è sviluppato in una risorsa molto utile. Se hai bisogno di tecnologia di riconoscimento del testo per migliorare le tue operazioni commerciali, Cameralyze è qui per aiutarti! Le soluzioni basate su AI di Cameralyze semplificano l’analisi delle aziende ed estraggono dati critici utilizzando tecnologie come la visione del testo, la convalida dei dati, il riconoscimento del viso e l’identificazione del documento.

Cameralyze è una piattaforma di Soluzioni AI che non ha bisogno di alcuna codifica. La piattaforma fornisce l’accesso a quasi tutte le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale e sulla visione informatica a basso costo e i servizi di riconoscimento del testo sono disponibili anche sulla piattaforma.

È importante sottolineare che, a differenza di molti dei suoi rivali, la piattaforma non ha bisogno di software speciale o know-how tecnologico da parte dell’utente. Puoi accedervi direttamente utilizzando un browser Web e semplicemente scansionare il documento e caricarlo sul sito per ottenere un testo istantaneo. Per dirla semplicemente, Cameralyze ti fornisce l’adattabilità che desideri e la libertà di utilizzare i tuoi dati come si vede opportuno. Ti aiuta a sfruttare al meglio i tuoi dati digitali.

Le soluzioni NLP e OCR possono essere costruite per il tuo caso d’uso aziendale? Come iniziare a utilizzare una soluzione NLP? Quali attività possono essere automatizzate con OCR? Hai qualche altra domanda?

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Vantaggi di PNL, AI, reti neurali e simili in OCR e elaborazione dei documenti; Un introduzione

L’intelligenza artificiale è diventata sempre più coinvolta in una pletora di industrie e settori e, contrariamente alla credenza comune, non lo fa’t Fare riferimento solo ai calcoli. L’intelligenza artificiale può anche essere un fattore decisionale molto importante e un fattore cognitivo nello sviluppo di nuove tecnologie o il progresso di quelle già esistenti. L’elaborazione intelligente dei documenti sarà al centro del nostro articolo e discuteremo di come cose come PNL, AI, OCR e Neural Networks stanno trasformando quest’area e lo aiutano a diventare più efficienti.

Sull’elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale o la PNL rappresenta un ramo specifico dell’IA che aiuta i computer nella loro lotta per cogliere il significato del linguaggio umano e interpretarlo di conseguenza. Come suggerisce la sua definizione, mira a facilitare l’interazione tra persone e macchine. La PNL viene utilizzata in una moltitudine di domini dal digitale bancario e dal riconoscimento dei documenti all’elaborazione delle fatture, all’elaborazione delle richieste di risarcimento, all’automazione dell’elaborazione delle fatture e all’elaborazione dei documenti intelligenti, solo per citarne alcuni.

La PNL è utile anche per coprire alcuni tipi di attività come rilevamento e segmentazione del linguaggio e del testo, il riconoscimento ottico dei caratteri, la classificazione dei documenti e le trasformazioni di testo-linguaggio. Le aziende ne traggono molto beneficio dall’uso della PNL perché aiuta con la classificazione e-mail e documenti, riduce i costi e nel complesso aumenta l’accuratezza e l’efficienza interpretazionale.

Il collegamento tra NLP nell’IA e elaborazione dei documenti

Non esiste un segreto che afferrare il significato esatto di un determinato documento, indipendentemente dalla forma in cui è presentato, può essere una grande sfida per le aziende. Al giorno d’oggi, i dati vengono generati a velocità e volumi enormi e tenere il passo con tutto può essere quasi impossibile a volte. Il testo libero fa anche parte del problema di cui sopra perché è incredibilmente difficile da capire e lavorare in questo ambiente. Dopotutto, le tecnologie convenzionali semplicemente non forniscono abbastanza precisione.

Un’altra sfida è comprendere il significato dei dati strutturati perché le tecnologie tradizionali non possono farlo quando appare un nuovo formato di testo. In breve, l’estrazione e l’elaborazione dei dati possono diventare un grosso ostacolo per le aziende e possono fornire un blocco enorme quando si tratta di efficienza.

La connessione tra NLP nell’intelligenza artificiale e l’elaborazione dei documenti viene stabilita quando i dati completamente non strutturati diventano utilizzabili. La PNL viene utilizzata anche dall’elaborazione intelligente dei documenti con l’obiettivo di leggere ed elaborare i dati provenienti da entrambi i tipi di documenti, che significa strutturati e non strutturati. Cose come l’automazione della posta digitale e l’apprendimento automatico della classificazione dei documenti fanno parte dei processi che possono diventare molto più efficienti e rapidi attraverso l’uso della PNL in AI.

Inoltre, l’elaborazione del linguaggio naturale è in grado di scoprire e interpretare cose come parole chiave, intenzioni chiave e frasi importanti per cogliere il significato corretto di un testo.

L’analisi del sentimento è anche possibile con la PNL, nel senso che può classificare i dati all’interno di un documento basato sui sentimenti umani. Alcuni di questi includono sentimenti positivi e negativi e neutrali. Il dipartimento marketing di un’azienda può beneficiare di queste interpretazioni perché possono evidenziare le vere emozioni umane che il pubblico sta provando o dovrebbe sentire. I servizi personalizzati possono essere creati in questo modo, nonché supporto più mirato e adatto ai clienti.

Reti neurali nell’elaborazione dei documenti intelligenti

Le reti neurali sono state parte integrante dell’elaborazione intelligente dei documenti sin dall’inizio dell’IA. In effetti, la prima rete di questo tipo è stata progettata negli anni ’90 in modo che le banche potessero leggere ed elaborare controlli e pubblicare uffici per elaborare automaticamente gli indirizzi scritti a mano. Ovviamente, le reti neurali, così come l’IA, sono notevolmente migliorate da allora e ora, sono diventate obbligatorie per accurate attività di elaborazione dei documenti.

Deep Learning utilizza reti neurali artificiali per simulare la rete neurale del cervello umano e come funziona. Queste ANN rappresentano effettivamente la base dell’apprendimento profondo e consentono alle macchine di riconoscere e apprendere grandi volumi di dati. Sono anche in costante evoluzione e apprendimento, quindi il nome, in modo che le prestazioni siano aumentate e i risultati siano migliori.

Tuttavia, i modelli di apprendimento automatico non possono migliorare senza allenarsi utilizzando dati di alta qualità. Gli umani possono farlo etichettando i dati e personalizzando l’esperienza di apprendimento per adattarsi a un determinato dominio o attività. I modelli possono essere addestrati ancora e ancora in modo che possano essere migliorati man mano che l’azienda sviluppa e guadagna un pubblico più vasto. L’aggiornamento dei modelli è anche una pratica comune nell’elaborazione dei documenti in modo che possano riconoscere e comprendere nuovi dati e documenti in movimento.

Informazioni sul riconoscimento ottico del personaggio (OCR)

Esso’s ora è il momento di parlare un po ‘di riconoscimento ottico dei personaggi o OCR che a volte è anche chiamato semplicemente riconoscimento del testo. OCR è in grado di scansionare documenti fisici, estrarre i dati (testo, immagini, ecc.) e poi riutilizzarlo. Questo tipo di software è inoltre in grado di estrarre le lettere, metterle in parole e le parole in frasi, pertanto, consentendo l’editing del documento originale. Inoltre, grazie all’OCR, l’inserimento dei dati manuali non è più necessario, quindi risparmiando tempo e denaro quando si tratta di aziende.

OCR funziona utilizzando un mix di software con hardware per trasformare i documenti fisici in digitali che un computer può riconoscere. Pensa al conducente’S Licenza OCR, Modulo fiscale OCR o ID OCR e capirai immediatamente di cosa si tratta. In sostanza, si tratta ancora di machine learning OCR perché questo tipo di soluzione deve essere insegnato come convertire i documenti in dati digitali.

Anche l’IA entra in gioco, motivo per cui esiste anche il riconoscimento intelligente del personaggio. Questo è un tipo speciale di OCR in grado di riconoscere diverse lingue, segni e stili di calligrafia. Il più delle volte, le aziende o le persone usano OCR per trasformare i documenti storici o legali fisici in PDF che gli umani possono modificare e cercare nello stesso modo in cui farebbero con un documento di Word di base.

Esso’Vale la pena ricordare che la prima iterazione di questo tipo di soluzione era l’OCR Omni-font che è stato creato da Kurzweil Computer Products, Inc. Nel 1974. All’epoca, questa tecnologia era ancora nuova e poteva solo riconoscere il testo stampato indipendentemente dal carattere in cui era scritto. Il fondatore dell’azienda, Ray Kurzweil ha deciso di utilizzare questa tecnologia per aiutare i ciechi e, con l’aiuto dell’apprendimento automatico, ha creato un dispositivo in grado di leggere i testi ad alta voce. Pensalo come un robot OCR.

Questa tecnologia è diventata ancora più popolare negli anni ’90 con la necessità di creare database digitali di giornali storici in modo che non lo farebbero’essere perso. Al giorno d’oggi, la tecnologia OCR viene utilizzata nell’elaborazione dei documenti in tutto il mondo da persone normali. La maggior parte di noi ha un’app sui nostri telefoni che può scansionare e trasformare i documenti fisici in digitali per vari scopi. Prima dell’invenzione e dello sviluppo di questo tipo di tecnologia, l’unico modo per farlo è stato copiare manualmente i documenti. Questo non è stato solo estremamente dispendioso in termini di tempo, ma anche incline a inevitabili errori che avevano quindi bisogno di ancora più tempo per essere corretti.

Come funziona l’OCR per l’elaborazione dei documenti?

Abbiamo già parlato di come OCR utilizza una combinazione di hardware e software per funzionare. Bene, la parte hardware del mix è rappresentata da uno scanner per la maggior parte del tempo che è in grado di elaborare i documenti fisici. Una volta fatto ciò, la parte del software prende a calci in cui i dati vengono trasformati in una versione a due colori. Le aree oscure rappresentano i personaggi mentre quello della luce rappresenta lo sfondo. Solo le aree oscure devono essere elaborate e trasformate in lettere, numeri e simboli.

Quindi ci sono le fasi di riconoscimento del modello e rilevamento delle caratteristiche. Il primo confronta il testo all’interno del software OCR con altri esempi in vari formati e caratteri. Questo aiuta a riconoscere i personaggi scansionati. La seconda fase consiste nell’applicare determinate regole al fine di riconoscere numeri e caratteri. Cose come linee, gli angoli in cui sono posizionati e molti altri dettagli sono presi in considerazione quando si riconosce un determinato simbolo, indipendentemente dal fatto che’è una lettera o un numero.

OCR e come beneficiare di elaborazione dei documenti

Ci sono molti vantaggi che OCR ha, ma i più importanti possono essere osservati nel dominio dell’elaborazione dei documenti. Probabilmente il vantaggio più importante ha a che fare con la semplificazione dell’intera procedura di immissione dei dati che una volta richiedeva molto tempo. Le persone e le aziende sono ora in grado di archiviare molti dati digitalmente e quindi cercare, leggere e modificare quei documenti come preferiscono. L’accesso a quelli è ora una costante ed è diventato senza sforzo cercare una specifica informazione su un dispositivo.

OCR riduce anche drasticamente i costi per un’azienda, automatizza l’elaborazione di documenti, accelera i flussi di lavoro all’interno dell’azienda e centralizza i dati in modo rapido ed efficiente. Ultimo ma non meno importante, questo’s Cristally che le tecnologie avanzate sono ora in grado di produrre migliori prestazioni e risultati dell’applicazione. Ciò significa che gli utenti sono il principale beneficiario di loro e le imprese e le persone non dovrebbero avere paura di implementare cose come PNL, reti neurali, OCR e AI in generale nelle loro attività di elaborazione dei documenti.

OCR + NLP + Fax = una combinazione vincente per il consenso

Consensus Cloud Solutions ha aggiunto la capacità di elaborazione del linguaggio naturale alle sue offerte, il che renderà molto più facile per le organizzazioni sanitarie trasformare i documenti non strutturati in una ricca fonte di informazioni. La loro capacità aggiuntiva significa che i medici avranno ora un contesto aggiuntivo quando forniscono assistenza ai pazienti, il che può portare a risultati migliori e ridotti costi. NLP + OCR Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è la tecnologia che trasforma il testo scritto a mano o digitato in testo codificato per macchina che un computer comprende. L’OCR viene in genere applicato a documenti di carta scansionati, foto e altre immagini elettroniche. Una limitazione di OCR, tuttavia, è che’non è in grado di fornire contesto Per i documenti elabora. Ecco un’analogia: pensa a OCR come un traduttore italiano che non ha familiarità con il baseball che viene chiesto di tradurre una trasmissione di baseball. Sebbene possano essere in grado di convertire le parole dette, la loro mancanza di contesto comporterebbe una traduzione che potrebbe non essere completamente comprensibile. Come tradurresti a “doppio gioco” Ad esempio, se lo hai fatto’so cosa fosse realmente? Elaborazione del linguaggio naturale (NLP), consente ai computer di “capire” il contenuto dei documenti analizzando le parole e il linguaggio utilizzati. Se applicato con successo, può estrarre informazioni e approfondimenti da tali documenti. OCR + NLP è una potente combinazione se applicata a documenti elettronici, compresi i fax che sono ancora utilizzati frequentemente in sanità. Soluzioni cloud di consenso’ L’offerta di chiarezza combina OCR e NLP in un potente strumento che sblocca i dati non strutturati che si svolgono in fax. Estrazione di valore “Quando viene reso un fax al ricevitore’s fine è difficile che tali informazioni vengano inserite in un database,” ha spiegato John Nebergall, Chief Operating Officer di Consensus Cloud Solutions, in un’intervista di persona con Assistenza sanitaria oggi. “Ciò che cerchiamo di fare, usando la chiarezza, è la struttura che non strutturato documento e lo porta nella [cartella clinica] in un modo che’s significativo. e consentirlo di essere utilizzato per una migliore esperienza del paziente.” L’obiettivo non è semplicemente tradurre tutto ciò che è sul documento via fax, ma piuttosto capire cosa sia quel documento ed estrarre le informazioni significative che un medico può usare. La pratica rende perfetti Affinché una soluzione NLP sia efficace, deve essere addestrato su un set di documento di esempio. Maggiore è il campione più grande e più rappresentativo, meglio diventa la soluzione. Il consenso elabora milioni di fax per le organizzazioni sanitarie attraverso la sua soluzione fax basata su cloud, il che significa che il loro motore NLP ha molta pratica. Ancora meglio, poiché i clienti di consenso trovano nuovi usi per chiarezza (cioè: nuovi problemi che può aiutare a risolvere), il sistema può essere rapidamente riqualificato su questo enorme set di dati. “Cosa noi’VE appreso è che affinché l’elaborazione del linguaggio naturale sia veramente efficace, deve avere molte opportunità di pratica per essere in grado di imparare da esso,” disse Nebergall. “Abbiamo letteralmente miliardi di pagine di fax che scorrono regolarmente sulla nostra rete, dandoci l’opportunità di addestrare il sistema miliardi di volte. Quello’è il nostro vantaggio.” Guarda l’intervista completa con John Nebergall per imparare:

• Come è davvero il processo manuale di interpretazione di un fax
• Perché NLP viene ampiamente adottato ora contro 3 anni fa
• Laddove i documenti non strutturati possano nascondersi nella tua organizzazione sanitaria

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Trascrizione

Trascrizione

[00:00:08] Colin appeso: Ciao, io’M Colin ha appeso con l’assistenza sanitaria oggi. E io’m entusiasta di sedersi di nuovo con John Nebergall, Chief Operating Officer di Consensus Cloud Solutions. John, bentornato al programma.

[00:00:27] John Nebergall: Colin è fantastico essere qui. Grazie per avermi.

[00:00:29] Colin appeso: Quindi oggi noi’parlerà di dati non strutturati e di come sono’S una risorsa non sfruttata e sottovalutata. E noi’parlerò di come puoi sbloccarlo.

[00:00:39] John Nebergall: Grande. I dati non strutturati sono i miei preferiti.

[00:00:43] Colin appeso: Io ti conosco’lo sto solo dicendo per questa intervista, ma lo adoro. Lo adoro. Quindi lascia’s Inizia con un po ‘di contesto. Cosa sono i dati non strutturati e perché c’è così tanto in sanità?

[00:00:52] John Nebergall: Beh, se si pensa al modo in cui funzionano i database moderni – i dati strutturati sono dati che si caricano in un database, in alcuni campi in modo da poter cercare quel database, estrarre i dati in determinati contesti e sono in grado di utilizzare l’analisi per capire cosa ti sta dicendo quei dati.

[00:01:11] I dati non strutturati sono dati che non lo fanno’t Fit quello stampo.

[00:01:15] Quindi se pensi alle parole su un pezzo di carta, ad esempio quello’S dati non strutturati e un database’t Veramente usarlo. Se pensi a cose come fax … quando un fax viene ricevuto da un’organizzazione sanitaria, quello’s caricato con dati non strutturati – può’essere usato. Note scritte a mano mediche, dati non strutturati. Affinché’s davvero il problema nell’assistenza sanitaria: come posso arrivare alla bontà di quei dati non strutturati e metterli in un modo che può essere ricercabile, analizzato e può aiutarci con la cura del paziente.

[00:01:45] Colin appeso: Sì. Stavo per chiederlo. Quindi, come possono effettivamente essere utilizzati questi dati non strutturati? Ottengo come puoi leggerlo e interpretarlo, ma in termini di trasformarlo in qualcosa che il computer può usare, quali sono alcuni di questi casi d’uso per i dati non strutturati?

[00:01:58] John Nebergall: Sai cosa, tu’sta colpendo l’unghia proprio sulla testa! Come esseri umani, possiamo leggere quel documento e nella nostra testa, strutturiamo tali dati. Possiamo capirlo. Sappiamo cosa significa. I computer possono’non fare la stessa cosa. IO’Sono sicuro che tu’di tanto in tanto visto un po ‘di input di dati con uno stack di carta che digita roba nel computer.

[00:02:20] It’s esattamente quel tipo di processo manuale che deve verificarsi. Se pensi ai giorni prima del consenso, prendere quei dati non strutturati, strutturarli e renderli utili. Quello che facciamo essenzialmente è applicare la tecnologia chiamata Machine Learning, Intelligenza artificiale, per capire quasi come fa un essere umano, cosa significano le parole su quella pagina. In questo modo, possiamo estrarre i dati importanti, strutturarli da caricare in un database e renderli in realtà utile e ricercabile.

[00:02:54] Colin appeso: Allora cosa tu’sta parlando è l’elaborazione del linguaggio naturale, PNL. È giusto?

[00:02:57] John Nebergall: Quello’è esattamente giusto.

[00:02:58] Colin appeso: E così è in grado di leggere il documento ed estrarre le informazioni pertinenti. Così’non trasformare l’intero documento in un formato elettronico, a destra? Esso’S un tipo di interpretazione delle cose importanti che vuoi ottenere dalla nota scritta a mano o dal fax o da quel genere di cose.

[00:03:12] John Nebergall: Quello’è esattamente giusto. Il database è alla ricerca di certe cose. Come fornitore, vuoi determinate informazioni. Don’voglio necessariamente tutto in una volta in una volta. Vuoi quello che tu’sta cercando. L’elaborazione del linguaggio naturale funziona allo stesso modo. Tu dici “Voglio estrarre questo tipo di informazioni” A quando si comprende il documento dall’intelligenza automatizzata … che l’intelligenza estrae le informazioni e le inserisce nel database in modo che possa essere referenziato in seguito.

[00:03:40] Colin appeso: Ora per me, era qualcosa che è uscito dalla sessione che la tua azienda stava solo facendo. È stato qualcosa che mi ha colpito – non’deve convertire tutto dal documento. Il tuo obiettivo non è quello di digitalizzare l’intero documento. Il tuo obiettivo è interpretarlo, prendere davvero le informazioni che desideri e di cui hai bisogno … e lasciare il resto.

[00:03:57] Per me è stata una prospettiva unica. Non ci ho mai pensato davvero. Quando penso alla PNL, in passato, ho pensato, vuoi interpretare l’intero documento. Ma quello che ho imparato è stato quello’non è il caso. Voi’è effettivamente alla ricerca di qualcosa di molto specifico e quindi in realtà lo rende più preciso.

[00:04:11] John Nebergall: Giusto. I dati sono dati. I dati pertinenti sono informazioni. Quello’è davvero l’obiettivo qui per ottenere le informazioni.

[00:04:18] Colin appeso: Ora, hai recentemente annunciato il debutto del tuo prodotto PNL. Vuoi dirci un po ‘di più su questo?

[00:04:26] John Nebergall: Certamente. La chiarezza del consenso è il prodotto che noi’ve creato specificamente pensando al fax. Comprendiamo che così tante informazioni vengono trasferite all’interno dell’assistenza sanitaria usando il fax.

[00:04:40] ma quando quel fax viene reso al ricevitore’s end, molto spesso, esso’è difficile che tali informazioni vengano inserite facilmente in un database. A volte’S reso come un pezzo di carta – passa attraverso quel processo di inserire manualmente. A volte’S appena allegato a un record del paziente come documento, ma non facilmente ricercabile.

[00:04:58] Quindi ciò che tentiamo di fare, usando la chiarezza, è la struttura che il documento non strutturato – lo porta nel database in un modo che’s significativo e consentirlo di essere utilizzato per migliorare l’esperienza del paziente.

[00:05:11] Colin appeso: Quindi se ero un CIO o un CMIO o un leader sanitario per quella materia. Quali sono i segni o i trigger che potrei cercare per sapere che ho alcuni dati non strutturati, una sfida o un’opportunità per attingere a dati non strutturati che non ho’t prima?

[00:05:30] John Nebergall: I documenti di archiviazione sono un buon segnale. Se vedi di avere macchine per fax in varie parti della tua organizzazione, questo’S sarà un segnale. Ogni volta che hai la carta accatastata, quello’s uno spunto. Tutte queste cose, e io’Sono sicuro se passi attraverso un’organizzazione sanitaria’è abbastanza facile vedere rapidamente questo tipo di segnali e dire: guarda, lì’sono molti dati qui che sono utili, esso’non essere messo in un contesto che può essere usato nell’incontro del paziente.

[00:05:59] Colin appeso: IO’m Presumi anche molte stampe. Se vedi molti documenti solo sui banchi e sulle cose, questo’è un altro segno che io’Ve ha molti dati non strutturati qui.

[00:06:09] John Nebergall: Sì. Quello’è esattamente giusto. E tutti quei dati non strutturati sono potenziali, giusti. Esso’S come possiamo colmare il divario tra dove siamo ora e un medico pienamente informato che’s trattare un paziente in qualsiasi momento.

[00:06:22] Colin appeso: Mi sorprende solo che abbiamo così tante informazioni bloccate in questo inutilizzabile formato, questo formato non strutturato. E quello che tu’sta parlando è davvero toccante perché sì, abbiamo ancora macchine per fax, abbiamo ancora persone che stampano le cose, abbiamo ancora documenti di carta. E quello che tu’di cui parlare è la capacità di prenderlo e renderlo utile per il medico o per i pazienti per quella materia.

[00:06:42] John Nebergall: Esattamente. E quando lo fai, inizi davvero a sbloccare alcune delle cose che sono nell’ombra che possono essere utili per essere in grado di trattare un paziente e in questo momento non solo Don’t Avere questo stato.

[00:06:55] Colin appeso: Ora, la PNL è AI. Esso’s sotto l’ombrello dell’intelligenza artificiale e AI. E penso che un paio di anni fa abbiamo raggiunto la cima del ciclo di hype. Ai è stato promesso che poteva fare molte e molte cose. penso che noi’venindo giù da quel picco perché noi’ve ha avuto alcuni guasti di alto profilo di AI. Dove pensi che sia AI adesso? Siamo a un punto in cui l’IA è un po ‘più realisticamente posizionata in sanità? E se abbiamo avuto alcuni casi d’uso più realistici per questo?

[00:07:23] John Nebergall: Beh, penso che siano successe due cose. Numero uno, la tecnologia è avanzata e numero due, comprendiamo meglio come essere in grado di applicare tale tecnologia al problema.

[00:07:33] Quindi penso a cosa noi’VE appreso è che affinché l’elaborazione del linguaggio naturale sia veramente efficace, deve avere molte opportunità di pratica per essere in grado di imparare da esso. Quello’s dove arriva l’apprendimento automatico. E più tu’essere in grado di presentare la macchina, più tu’essere in grado di mostrarlo come lo correggi come essere umano, la macchina lo ricorda.

[00:07:53] Quindi inizia a essere in grado di fare ciò che fa un essere umano. La chiave è che devi essere in grado di farlo ancora e ancora e ancora. E quello’è davvero uno dei vantaggi che abbiamo. Abbiamo letteralmente miliardi di pagine di fax che scorrono regolarmente sulla nostra rete, dandoci l’opportunità di addestrare il sistema miliardi di volte. Quello’è davvero dove arriva il nostro vero vantaggio in questo.

[00:08:21] Colin appeso: Sembra così’è solo di più “AI comprovato”. È molto robusto e sappiamo che funziona. E come hai detto, tu’è stato in grado di farlo migliaia e migliaia di volte in modo ripetibile e prevedibile. Per l’IA, quello’è quello che vuoi arrivare.

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

[00:08:35] Colin appeso: Quindi John, dove le persone possono andare per scoprire ulteriori informazioni sul consenso?

[00:08:39] John Nebergall: Puoi visitarci al consenso.com e ottieni tutte le informazioni di cui hai bisogno,

[00:08:44] Colin appeso: John apprezzo davvero tutte le grandi informazioni come sempre. Esso’è una gioia averti nel programma.

[00:08:48] John Nebergall: Grazie mille per avermi. Lo apprezzo molto.

Fattura OCR usando AI e NLP: una guida per principianti

Automatizzare i tuoi processi finanziari è facile quando hai una soluzione OCR di fattura utilizzando AI e NLP. Ecco come funziona.

7 agosto 2022

fattura OCR che utilizza AI e NLP può trasformare il flusso di lavoro AP.

Sei pronto a semplificare i flussi di lavoro per il tuo team AP, risparmiando tempo e denaro? Quindi hai bisogno di software OCR fattura! Questa nuova tecnologia utilizza la potenza dell’apprendimento automatico per estrarre i dati della fattura ed eliminare del tutto la necessità di immettere i dati manuali.

Cos’è la fattura OCR?

OCR sta per il riconoscimento ottico dei personaggi e si riferisce all’elaborazione di un file scansionato o di immagine per trovare le parole sulla pagina.

Probabilmente ti sei imbattuto nel termine ‘fattura OCR’ Prima, così come’S diventando un requisito più comune per le aziende che cercano software di automazione AP. Il software OCR è una forma di riconoscimento della fattura che può leggere una fattura scansionata e analizzarla per rilevare informazioni importanti la pagina. Il primo passo è trasformare l’immagine in parole; Come nella tradizionale scansione OCR. Il secondo passo è analizzare quelle parole ed estrarre le informazioni nella fattura. I dati estratti in genere includono:

• P.O. Numeri
• Equilibrio dovuto
• Scadenza
• Dettagli del fornitore
• Conti bancari e dettagli di pagamento

Se fai molta scansione della fattura, tu’Ll necessita di software di estrazione dati che sfrutta la tecnologia OCR per ottenere i risultati di elaborazione più accurati.

Le migliori API OCR di fattura sono addestrate su migliaia di fatture per poter leggere accuratamente qualsiasi fattura cartacea, indipendentemente dal formato. Non tutte le fatture dei fornitori sembrano uguali e hai bisogno di una soluzione che estraggerà i dati pertinenti, indipendentemente da dove si trovino nella pagina.

Cos’è la PNL?

Le soluzioni OCR intelligenti usano anche la PNL (elaborazione del linguaggio naturale) per comprendere la semantica dietro cosa’s scritto sulla pagina. Andando oltre i personaggi del PDF fattura, NLP consente agli algoritmi AI di comprendere appieno la diversa terminologia utilizzata per una categorizzazione più accurata dei dati. Piuttosto che semplicemente eseguire una ricerca di parole chiave, le reti neurali coinvolte saranno effettivamente in grado di comprendere il significato delle variazioni della terminologia.

Il risultato? Elaborazione automatica della fattura con una profonda comprensione delle fatture come qualsiasi personale. Document AI rende accessibili tutti gli ultimi progressi nella PNL e AI a chiunque e ti sentirai come se avessi un assistente super-conoscenza e di alto potere dietro lo schermo del computer.

Vantaggi della fattura OCR usando AI e NLP

L’implementazione di una soluzione OCR fattura nel flusso di lavoro AP potrebbe essere una delle decisioni più di vasta portata che prendi quest’anno. Ecco solo alcuni vantaggi che puoi aspettarti di vedere:

Più efficienza del tempo

L’uso del software di acquisizione della fattura OCR elimina le congetture dall’elaborazione della fattura. Invece di fare affidamento sull’immissione dei dati manuali, questo tipo di software può elaborare una fattura in pochi secondi, liberando un sacco di tempo per i tuoi dipendenti. Invece, possono concentrarsi sui molti altri compiti dei loro ruoli, sicuri nella consapevolezza che le fatture vengono elaborate accuratamente.

Lavora su fatture scansionate

La parte difficile della ricerca del software giusto per l’elaborazione delle fatture è capire quali funzionano ancora sulle fatture scansionate. Ora sai: cerca solo uno strumento di acquisizione dei dati che utilizza OCR e questo strumento di estrazione funzionerà perfettamente anche sulle fatture cartacee.

Paga in tempo, ogni volta

Molti fornitori offrono termini favorevoli se paghi le fatture in anticipo. Esso’di solito l’elaborazione delle fatture che impediscono loro di essere pagate in anticipo, poiché la tua squadra ha costantemente a che fare con un arretrato. Automando l’elaborazione della fattura, ora sarai in grado di sfruttare eventuali incentivi a pagamento precoce offerti dai tuoi fornitori!

Perché scegliere Affinda’Extrattore di fattura?

Affinda’S fattura estrattore sta diventando sempre più popolare tra le piccole aziende e le imprese a livello aziendale allo stesso modo. Il segreto? Offriamo un estrattore di fatture con funzionalità e precisione comparabili a molti dei nostri concorrenti, ma a un prezzo molto migliore. Risparmiare denaro mantenendo la precisione e l’usabilità.

Il nostro parser fattura presenta anche una tecnologia di riconoscimento adattivo. Invece di fare affidamento sui modelli per il nostro parser per riconoscere i campi di fattura, è progettato per adattarsi a qualsiasi nuovo tipo di formato, analizzando ogni documento per le informazioni pertinenti.

Il nostro algoritmo di apprendimento automatico significa che affinda’S fattura parser impara dai suoi errori, migliorando costantemente nel tempo. Può riconoscere una vasta gamma di campi pertinenti, tra cui importo della fattura, numero di PO, dettagli del fornitore, data dell’ordine, dati SKU, numero di fattura e indirizzo.