Περίληψη:

1. Η αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα (OCR) είναι μια κοινή μέθοδος για την εξαγωγή πληροφοριών από σαρωμένα έγγραφα.

2. Το NLP (επεξεργασία φυσικής γλώσσας) μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια του OCR αντικαθιστώντας λάθος λέξεις με σωστές.

3. Το NLP είναι ένα υποψήφιο του AI που επικεντρώνεται στη μετάφραση γραπτής και ομιλούμενης γλώσσας σε κατανόηση μηχανών.

4. Το NLP συνδυάζει μοντέλα στατιστικής, μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης με υπολογιστική γλωσσολογία.

5. Η τεχνολογία OCR είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις που πρέπει να σαρώσουν και να ψηφιοποιήσουν τα έγγραφα χαρτιού.

6. Το λογισμικό OCR μπορεί να μετατρέψει τα σαρωμένα έγγραφα σε ψηφιακές, οργανωμένες αναπαραστάσεις για περαιτέρω επεξεργασία.

7. Η τεχνολογία OCR χρησιμοποιείται ευρέως σε βιομηχανίες όπως η τραπεζική, η ενέργεια και η νόμιμη.

8. Το NLP μπορεί να ενισχύσει το OCR παρέχοντας συμφραζόμενη κατανόηση των λέξεων και των φράσεων στα έγγραφα.

9. Το NLP μπορεί να εξαγάγει πολύτιμες πληροφορίες και ιδέες από ηλεκτρονικά έγγραφα.

10. Ο συνδυασμός OCR και NLP είναι ιδιαίτερα ισχυρός για την ανάλυση δεδομένων που περιέχονται σε έγγραφα.

Ερωτήσεις:

1. Πώς μπορεί το NLP να βελτιώσει την ακρίβεια του OCR?

Το NLP βελτιώνει την ακρίβεια OCR αντικαθιστώντας τις λανθασμένες λέξεις με σωστές.

2. Τι είναι το NLP?

Το NLP είναι ένα υποψήφιο του AI που επικεντρώνεται στη μετάφραση γραπτής και ομιλούμενης γλώσσας σε κατανόηση μηχανών.

3. Πώς το NLP “καταλαβαίνει” τι είναι γραμμένο σε έγγραφα?

Το NLP αναλύει τις λέξεις και τις φράσεις μέσα στα έγγραφα για να αποκτήσουν κατανόηση και εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών.

4. Γιατί το OCR είναι σημαντικό για τις επιχειρήσεις?

Το OCR επιτρέπει στις επιχειρήσεις να σαρώνουν και να ψηφιοποιούν έγγραφα χαρτιού για ευκολότερη διαχείριση και ταχύτερη επεξεργασία.

5. Σε ποιες βιομηχανίες χρησιμοποιούνται ευρέως OCR?

Το OCR χρησιμοποιείται ευρέως σε βιομηχανίες όπως η τραπεζική, η ενέργεια και το νόμιμο για διάφορα καθήκοντα επεξεργασίας εγγράφων.

6. Πώς ωφελεί τις τράπεζες της τεχνολογίας OCR?

Η τεχνολογία OCR εξοικονομεί χρόνο και βελτιώνει την αποτελεσματικότητα των τραπεζών μέσω ηλεκτρονικών ελέγχων επεξεργασίας, συμβολαίων και άλλων εγγράφων.

7. Ποιος είναι ο ρόλος του NLP στην αναγνώριση κειμένου?

Το NLP ενισχύει την αναγνώριση κειμένου παρέχοντας την κατανόηση του συμφραζόμενου και την εξαγωγή πολύτιμων ιδεών από έγγραφα.

8. Πώς αλλάζει η τεχνολογία OCR το παιχνίδι για οργανισμούς?

Το OCR Technology επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί χρησιμοποιούν και διαχειρίζονται τα χαρτιά, επιτρέποντας την αναζήτηση, την τροποποίηση και τη μετάφραση ψηφιοποιημένων εγγράφων.

9. Ποιες είναι οι κορυφαίες εφαρμογές αναγνώρισης κειμένου το 2022?

Οι κορυφαίες εφαρμογές αναγνώρισης κειμένου το 2022 περιλαμβάνουν διάφορες περιπτώσεις χρήσης συγκεκριμένης βιομηχανίας, όπως η διαχείριση εγγράφων και η εξαγωγή πληροφοριών.

10. Πώς μπορούν να συνδυαστούν το NLP και το OCR για μέγιστη απόδοση?

Συνδυάζοντας το NLP και το OCR, οι επιχειρήσεις μπορούν να επιτύχουν κατανόηση συμφραζομένων και να εξάγουν πολύτιμες γνώσεις από ψηφιοποιημένα έγγραφα για βελτιωμένη λήψη αποφάσεων.

11. Πώς συμβάλλει το NLP στην ακρίβεια του OCR?

Το NLP βελτιώνει την ακρίβεια του OCR παρέχοντας τη γλωσσική ανάλυση και την κατανόηση του περιβάλλοντος, τη μείωση των σφαλμάτων και την ενίσχυση της ερμηνείας του εξαγόμενου κειμένου.

12. Ποια είναι τα οφέλη από τη χρήση του NLP στην επεξεργασία εγγράφων?

Η χρήση του NLP στην επεξεργασία εγγράφων επιτρέπει μεγαλύτερη κατανόηση του περιεχομένου, επιτρέποντας ταχύτερη αναζήτηση και ανάκτηση και πιο ακριβή εξαγωγή πληροφοριών.

13. Πώς μπορούν να εφαρμοστούν το OCR και το NLP σε φαξ?

Το OCR και το NLP μπορούν να εφαρμοστούν σε φαξ μετατρέποντας τα σαρωμένα έγγραφα φαξ σε ψηφιακό κείμενο και στη συνέχεια χρησιμοποιώντας τεχνικές NLP για ανάλυση και κατανόηση.

14. Πώς το NLP επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα?

Το NLP συνδυάζει μοντέλα στατιστικής, μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης με υπολογιστική γλωσσολογία για να επιτρέψει στους υπολογιστές να κατανοούν το νόημα, το σκοπό και τη διάθεση της ανθρώπινης γλώσσας.

15. Ποιες είναι οι προκλήσεις του OCR και πώς μπορεί να βοηθήσει το NLP να τις ξεπεράσει?

Το OCR αντιμετωπίζει προκλήσεις όπως η ακρίβεια, η κατανόηση του περιβάλλοντος και η μεταβλητότητα της γλώσσας. Το NLP μπορεί να βοηθήσει να ξεπεραστούν αυτές οι προκλήσεις βελτιώνοντας την ακρίβεια των λέξεων, την παροχή κατανόησης συμφραζομένων και τη λογιστική των γλωσσικών παραλλαγών.

Πλεονεκτήματα του NLP, του AI, των νευρωνικών δικτύων και των παρόμοιων στο OCR και της επεξεργασίας εγγράφων. Μια εισαγωγή

Εάν ενδιαφέρεστε για την αναγνώριση κειμένου, διαβάστε τα ακόλουθα άρθρα:

Πώς βοηθά το NLP με την αναγνώριση κειμένου?

Σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου, θα απαντήσουμε σε ερωτήσεις όπως ο τρόπος με τον οποίο η φυσική επεξεργασία γλώσσας (NLP) χρησιμοποιείται στην αναγνώριση κειμένου και τον τρόπο με τον οποίο η NLP βελτιώνει την αναγνώριση κειμένου.

Άλαν Κιλίχ

Πώς βοηθά το NLP με την αναγνώριση κειμένου?

Η αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα (OCR) είναι ένας κοινός τρόπος για να λάβετε πληροφορίες από σαρωμένα έγγραφα. Οι ροές εργασίας και οι επιχειρηματικές διαδικασίες έχουν αλλάξει πολλά από τότε που οι εταιρείες άρχισαν να χρησιμοποιούν την τεχνολογία. Κάνοντας το OCR πιο ακριβές, μπορείτε να έχετε καλύτερα αποτελέσματα σχετικά με το πόσο καλά λειτουργεί.

Όπως μπορείτε να περιμένετε, η ποιότητα των εικόνων που χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση μιας λύσης OCR επηρεάζει πόσο καλά λειτουργεί. Ένα πρόβλημα με τη χρήση λύσεων OCR στον πραγματικό κόσμο είναι ότι η ακρίβεια των λέξεων μειώνεται σημαντικά καθώς η ακρίβεια των χαρακτήρων αυξάνεται.

Χρησιμοποιώντας τεχνικές NLP (φυσική επεξεργασία γλώσσας) για να αντικαταστήσετε λάθος λέξεις με τις σωστές είναι ένας τρόπος για να βελτιώσετε την ακρίβεια των λέξεων.

Σε αυτήν την ανάρτηση, θα απαντήσουμε σε ερωτήσεις όπως ο τρόπος με τον οποίο η φυσική επεξεργασία γλώσσας (NLP) χρησιμοποιείται στην αναγνώριση κειμένου και τον τρόπο με τον οποίο η NLP βελτιώνει την αναγνώριση κειμένου.

Τι είναι το NLP?

Για να γίνουν οι υπολογιστές τόσο έξυπνοι όσο οι άνθρωποι, η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας (NLP) είναι ένα υποκείμενο της επιστήμης των υπολογιστών και Τεχνητή νοημοσύνη (AI) Αυτό επικεντρώνεται στη μετάφραση γραπτής και ομιλούμενης γλώσσας στην κατανόηση της μηχανής.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) συνδυάζει μοντέλα στατιστικής, μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης με υπολογιστική γλωσσολογία, τα οποία μοντελοποιούν τη γλώσσα χρησιμοποιώντας κανόνες. Όταν χρησιμοποιούνται μαζί, αυτά τα εργαλεία επιτρέπουν στους υπολογιστές να «κατανοήσουν» ολόκληρη την έννοια της ανθρώπινης γλώσσας, συμπεριλαμβανομένου του σκοπού και της διάθεσης του ομιλητή ή του συγγραφέα, με τη μορφή κειμένου ή δεδομένων ήχου.

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας επιτρέπει στους υπολογιστές να μεταφράζονται μεταξύ των γλωσσών, να ακολουθούν τις προφορικές οδηγίες και να συνοψίζουν γρήγορα τεράστιες ποσότητες κειμένου, συχνά σε πραγματικό χρόνο. Πιθανότατα έχετε ήδη χρησιμοποιήσει το NLP σε συσκευές GPS ελεγχόμενες με φωνή, ψηφιακούς βοηθούς, λογισμικό υπαγόρευσης ομιλίας σε κείμενο, chatbots εξυπηρέτησης πελατών και άλλες ανέσεις καταναλωτών. Αλλά η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας γίνεται όλο και πιο κρίσιμη στις εταιρικές λύσεις που στοχεύουν στην κατασκευή των επιχειρήσεων πιο αποτελεσματικές με την αυτοματοποίηση και την τυποποίηση των διαδικασιών που είναι απαραίτητες για την επιτυχία τους.

OCR (αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα) και αναγνώριση κειμένου

Η αυτόματη αναγνώριση κειμένου εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα (OCR). Η ανάγκη των επιχειρήσεων για σάρωση και ψηφιοποίηση εγγράφων χαρτιού οδήγησε την ανάπτυξη της τεχνολογίας αναγνώρισης οπτικών χαρακτήρων.

Οι επιχειρηματικές δραστηριότητες πρέπει να διαχειρίζονται διάφορα έγγραφα, όπως επιστολές, τιμολόγια, έντυπες συμβάσεις και εικόνες. Όταν υπάρχουν πολλά αρχεία, ακόμη και απλά πράγματα όπως η αναζήτηση μπορούν να διαρκέσουν πολύ και να κοστίζουν πολλά χρήματα. Το λογισμικό OCR μπορεί να σαρώσει έγγραφα χαρτιού και να μετατρέψει τα εξαγόμενα δεδομένα σε ψηφιακές, οργανωμένες αναπαραστάσεις. Τα δεδομένα μπορούν στη συνέχεια να υποβληθούν σε επεξεργασία και οι λειτουργίες όπως η ταξινόμηση, η αναζήτηση και η επεξεργασία μπορούν να εκτελεστούν γρήγορα.

Οι επιχειρήσεις πολλών τύπων χρησιμοποιούν λογισμικό OCR. Οι διαδικασίες των τραπεζών για την εξαργύρωση και την επεξεργασία των ελέγχων παρέχουν μια καλή εικόνα. Η επεξεργασία μιας αναθεώρησης ηλεκτρονικά (μέσω σάρωσης, μετατροπής κειμένου και αντιστοίχισης υπογραφής) είναι μια εξοικονόμηση χρόνου για την τράπεζα, τον πληρωτή και τον παραλήπτη – τη δυνατότητα: η δυνατότητα διεξαγωγής παγκόσμιας αναζήτησης ογκώδους νομικών εγγράφων. Οι τεχνολογίες OCR μπορούν να επεξεργαστούν μαζικούς αριθμούς εγγράφων και να παρέχουν στιγμιαία πρόσβαση στα δεδομένα. Οι εταιρείες στον ενεργειακό κλάδο, η οποία εξυπηρετεί μια τεράστια βάση πελατών, μπορεί επίσης να επωφεληθεί από τους πληρωτέους λογαριασμούς. Ένας κοινός τρόπος για να ετοιμάσετε τα δεδομένα τιμολογίου έτοιμα για ηλεκτρονική επεξεργασία είναι να τα σαρώσετε και να αποθηκεύσετε τα δεδομένα ως ζεύγη κλειδιού-τιμής σε μια βάση δεδομένων.

Φυσικά, παραδείγματα μπορούν να βρεθούν σε κάθε τομέα που μπορεί να φανταστεί κανείς. Όταν έρχεται σε αυτό, η τεχνολογία OCR αλλάζει το παιχνίδι για τον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί χρησιμοποιούν και διαχειρίζονται χαρτιά. Μόλις αποθηκεύονται οι πληροφορίες από ψηφιοποιημένα έγγραφα σε μια βάση δεδομένων, μπορεί να αναζητηθεί, να τροποποιηθεί και ακόμη και να μεταφραστεί.

Εάν ενδιαφέρεστε για την αναγνώριση κειμένου, διαβάστε τα ακόλουθα άρθρα:

• Κορυφαίες 5 εφαρμογές αναγνώρισης κειμένου το 2022
• ‍ Τι είναι η αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα (OCR) – Ο οριστικός οδηγός
• Ο οδηγός A-to-Z για την ανίχνευση κειμένου

Πώς χρησιμοποιείται το NLP στην αναγνώριση κειμένου?

Ωστόσο, Το OCR έχει το μειονέκτημα του να μην είναι σε θέση να παράσχει περαιτέρω πληροφορίες σχετικά με τις διαδικασίες πληροφορικής. Ας σας δώσουμε ένα παράδειγμα: Φανταστείτε να ζητήσετε από έναν ισπανό μεταφραστή που δεν γνωρίζει τίποτα για το μπέιζμπολ για να ερμηνεύσει μια εκπομπή μπέιζμπολ στα αγγλικά χρησιμοποιώντας αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα. Οι λέξεις θα μπορούσαν να μεταφραστούν, αλλά χωρίς το πλαίσιο, η μετάφραση μπορεί να μην έχει νόημα. Εάν δεν ήξερες τι ήταν ένα “διπλό παιχνίδι”?

Με τη βοήθεια της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), οι υπολογιστές μπορούν να “καταλάβουν” τι γράφει αναλύοντας τις λέξεις και τις φράσεις μέσα τους. Μπορεί να αποκτήσει πολύτιμες πληροφορίες και ιδέες από τα αρχεία προέλευσης όταν εφαρμόζονται σωστά.

Η εφαρμογή της αναγνώρισης οπτικού χαρακτήρα με επεξεργασία φυσικής γλώσσας σε ηλεκτρονικά έγγραφα είναι ένας ισχυρός συνδυασμός, ειδικά λαμβάνοντας υπόψη την ευρεία χρήση φαξ σε πολλά πεδία.

Επιπλέον, προκειμένου να αναλυθούν τα δεδομένα που περιέχονται μέσα σε αυτά τα έγγραφα, είναι απαραίτητο να τα σαρώσετε χρησιμοποιώντας τεχνολογία αναγνώρισης κειμένου. Το NLP βελτιώνει αυτή τη διαδικασία αφήνοντας αυτά τα συστήματα να αναγνωρίσουν σχετικές έννοιες στο κείμενο που προκύπτει. Αυτό βοηθά με τα αναλυτικά στοιχεία εκμάθησης μηχανών που απαιτούνται για να αποφασιστεί εάν ένα στοιχείο πρέπει να εγκριθεί ή όχι.

Πώς μπορεί το NLP να βελτιώσει την αναγνώριση κειμένου?

Τώρα που καταλαβαίνουμε αυτές τις δύο τεχνολογίες, ας δούμε σύντομα πώς η τεχνολογία NLP μπορεί να βελτιώσει την αναγνώριση κειμένου.

Η αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα χρησιμοποιεί τεχνολογία για να πει τη διαφορά μεταξύ τυπωμένων ή χειρόγραφων χαρακτήρων κειμένου σε ψηφιακές εικόνες φυσικών εγγράφων, όπως σαρωμένα έγγραφα χαρτιού. Η αναγνώριση κειμένου σημαίνει αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα και η αναγνώριση κειμένου μπορεί να βρει λέξεις σε μια εικόνα που σαρώνεται, αλλά δεν μπορεί να καταλάβει τι σημαίνουν αυτές οι λέξεις.

Το NLP μπαίνει στο παιχνίδι σε αυτό το σημείο!

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν γραπτά και ομιλούμενα λόγια με τρόπο που είναι παρόμοιος με τον τρόπο που κάνουν οι άνθρωποι. Ας φανταστούμε ότι αυτές οι δύο τεχνολογίες έχουν ενώσει τις δυνάμεις!

Το NLP μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια της αναγνώρισης κειμένου και να βοηθήσει αυτή την τεχνολογία να κατανοήσει το κείμενο με τον ίδιο τρόπο που μπορούν τα ανθρώπινα όντα.

Αλλά πώς βοηθούν το OCR και το NLP?

Οι σύγχρονες εφαρμογές που τροφοδοτούνται από το OCR και το NLP επιτρέπουν στην επιχείρησή σας να κάνει ένα ευρύ φάσμα δραστηριοτήτων που σχετίζονται με το έγγραφο, συμπεριλαμβανομένων, ενδεικτικά, των ακόλουθων:

• Ο εντοπισμός εγγράφων όπως τα διαβατήρια και τα δελτία ταυτότητας μπορούν να διαβαστούν μηχανικά.
• Μπορείτε γρήγορα να σαρώσετε έγγραφα, συμπεριλαμβανομένων τραπεζικών καρτών, τιμολογίων, εισιτηρίων και ελέγχων.
• Συμπληρώστε αυτόματα πληροφορίες χρέωσης.
• Μεταδίδετε πληροφορίες σε ένα σύστημα διαχείρισης σχέσεων πελατών ή σε απευθείας σύνδεση φόρμα αυτόματα.
• Οι πολλαπλές πηγές πληροφοριών πελατών πρέπει να ελέγχονται για ακρίβεια.
• Οι επιχειρήσεις που επιλέγουν υπηρεσίες εξαγωγής δεδομένων έχουν πρόσβαση σε συνοπτικά δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κάνουν πιο εκπαιδευμένες επιλογές και να προχωρήσουν με αυτοπεποίθηση.

Συμπέρασμα

Με λίγα λόγια, το OCR, συχνά γνωστό ως αναγνώριση κειμένου, είναι η διαδικασία ψηφιοποίησης κειμένου από εικόνες τυπωμένου κειμένου. Ωστόσο, αυτή η τεχνολογία δεν μπορεί να κατανοήσει την έννοια του κειμένου. Η επεξεργασία των φυσικών γλωσσών παρέχει στους υπολογιστές την ικανότητα κατανόησης γραπτής και ομιλούμενης γλώσσας με τρόπο συγκρίσιμο με αυτόν ενός ανθρώπου. Έτσι, Το NLP μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια αναγνώρισης κειμένου βοηθώντας στην κατανόηση της έννοιας του κειμένου.

Τα τελευταία χρόνια, το OCR έχει εξελιχθεί σε έναν πολύ χρήσιμο πόρο. Εάν χρειάζεστε τεχνολογία αναγνώρισης κειμένου για να βελτιώσετε τις επιχειρηματικές σας δραστηριότητες, η Cameralyze είναι εδώ για να σας βοηθήσει! Οι λύσεις που βασίζονται σε AI της Cameralyze απλοποιούν την ανάλυση των επιχειρήσεων και εξάγουν κρίσιμα δεδομένα χρησιμοποιώντας τεχνολογίες όπως η όραση κειμένου, η επικύρωση δεδομένων, η αναγνώριση προσώπου και η ταυτοποίηση εγγράφων.

Το Cameralyze είναι μια πλατφόρμα AI-Solutions που δεν χρειάζεται κωδικοποίηση. Η πλατφόρμα παρέχει πρόσβαση σε όλες σχεδόν τις τεχνολογίες AI και Computer Vision με χαμηλό κόστος και οι υπηρεσίες αναγνώρισης κειμένου είναι επίσης διαθέσιμες στην πλατφόρμα.

Είναι σημαντικό, σε αντίθεση με πολλούς από τους αντιπάλους της, η πλατφόρμα δεν χρειάζεται ειδικό λογισμικό ή τεχνολογική τεχνογνωσία στο μέρος του χρήστη. Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση απευθείας χρησιμοποιώντας ένα πρόγραμμα περιήγησης ιστού και απλά να σαρώσετε το έγγραφό σας και να το ανεβάσετε στον ιστότοπο για να λάβετε άμεσο κείμενο. Για να το πούμε απλά, το Cameralyze σας παρέχει την προσαρμοστικότητα που θέλετε και την ελευθερία να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα σας όπως θεωρείτε κατάλληλο. Σας βοηθά να αξιοποιήσετε στο έπακρο τα ψηφιακά σας δεδομένα.

Μπορούν να κατασκευαστούν λύσεις NLP και OCR για την υπόθεση χρήσης της επιχείρησής σας? Πώς να αρχίσετε να χρησιμοποιείτε μια λύση NLP? Ποιες εργασίες μπορούν να αυτοματοποιηθούν με το OCR? Έχετε άλλες ερωτήσεις?

Ξεκινήστε τώρα και δοκιμάστε τη λύση αναγνώρισης κειμένου του Cameralyze τώρα.

Επισκεφθείτε το blog Cameralyze για να μάθετε για την αιχμή του AI και των κορυφαίων προϊόντων που διατίθενται σήμερα.

Πλεονεκτήματα του NLP, του AI, των νευρωνικών δικτύων και των παρόμοιων στο OCR και της επεξεργασίας εγγράφων. Μια εισαγωγή

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει όλο και περισσότερο εμπλεκόμενη σε μια πληθώρα βιομηχανιών και τομέων και, αντίθετα με την κοινή πεποίθηση, δεν το κάνει’t αναφέρεται μόνο σε υπολογισμούς. Το AI μπορεί επίσης να είναι ένας πολύ σημαντικός παράγοντας λήψης αποφάσεων και γνωστικού παράγοντα στην ανάπτυξη νέων τεχνολογιών ή στην πρόοδο των ήδη υπάρχοντων αυτών. Η έξυπνη επεξεργασία εγγράφων θα αποτελέσει το επίκεντρο του άρθρου μας και θα συζητήσουμε πώς τα πράγματα όπως τα NLP, AI, OCR και τα νευρωνικά δίκτυα μετατρέπουν αυτόν τον τομέα και βοηθώντας την πιο αποτελεσματική.

Σχετικά με τη φυσική επεξεργασία γλώσσας

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας ή το NLP αντιπροσωπεύει έναν συγκεκριμένο κλάδο του AI που βοηθά τους υπολογιστές στον αγώνα τους να κατανοήσουν την έννοια της ανθρώπινης γλώσσας και να την ερμηνεύουν ανάλογα. Όπως υποδηλώνει ο ορισμός του, στοχεύει στη διευκόλυνση της αλληλεπίδρασης μεταξύ ανθρώπων και μηχανών. Το NLP χρησιμοποιείται σε πλήθος τομέων από την ψηφιακή τραπεζική και την αναγνώριση εγγράφων στην επεξεργασία τιμολογίων, την επεξεργασία ασφαλιστικών απαιτήσεων, την αυτοματοποίηση επεξεργασίας τιμολογίων και την έξυπνη επεξεργασία εγγράφων, για να αναφέρουμε μόνο μερικά.

Το NLP είναι επίσης χρήσιμο για την κάλυψη ορισμένων τύπων δραστηριοτήτων όπως η ανίχνευση και η ανίχνευση και η κατάτμηση κειμένου, η αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα, η ταξινόμηση εγγράφων και οι μετασχηματισμοί κειμένου σε ομιλία. Οι επιχειρήσεις επωφελούνται πολύ από τη χρήση του NLP επειδή βοηθούν στην ταξινόμηση e-mail και εγγράφων, μειώνει το κόστος και συνολικά αυξάνει την ερμηνευτική ακρίβεια και αποδοτικότητα.

Ο σύνδεσμος μεταξύ του NLP στο AI και της επεξεργασίας εγγράφων

Δεν υπάρχει μυστικό ότι η κατανόηση της ακριβούς σημασίας ενός συγκεκριμένου εγγράφου, ανεξάρτητα από τη μορφή στην οποία παρουσιάζεται, μπορεί να είναι μια τεράστια πρόκληση για τις επιχειρήσεις. Σήμερα, τα δεδομένα παράγονται με τεράστιες ταχύτητες και όγκους και η διατήρηση των όλων μπορεί να είναι σχεδόν αδύνατη κατά περιόδους. Το ελεύθερο κείμενο είναι επίσης μέρος του προαναφερθέντος προβλήματος επειδή είναι απίστευτα δύσκολο να κατανοηθεί και να συνεργαστεί σε αυτό το περιβάλλον. Μετά από όλα, οι συμβατικές τεχνολογίες απλά δεν παρέχουν αρκετή ακρίβεια.

Μια άλλη πρόκληση είναι να κατανοήσουμε την έννοια των δομημένων δεδομένων επειδή οι παραδοσιακές τεχνολογίες δεν μπορούν να το κάνουν όταν εμφανιστεί μια νέα μορφή κειμένου. Εν ολίγοις, η εξαγωγή και η επεξεργασία δεδομένων μπορούν να γίνουν ένα μεγάλο εμπόδιο για τις επιχειρήσεις και μπορούν να προσφέρουν ένα τεράστιο μπλοκ όταν πρόκειται για αποδοτικότητα.

Η σύνδεση μεταξύ του NLP στο AI και της επεξεργασίας εγγράφων καθορίζεται όταν τα δεδομένα που είναι πλήρως μη δομημένα καθίστανται χρήσιμα. Το NLP χρησιμοποιείται επίσης από την έξυπνη επεξεργασία εγγράφων με στόχο την ανάγνωση και επεξεργασία δεδομένων που προέρχονται από τους δύο τύπους εγγράφων, που σημαίνει δομημένο και μη δομημένο. Πράγματα όπως η εκμάθηση της μηχανικής εκμάθησης ψηφιακών μηνυμάτων και ταξινόμησης εγγράφων αποτελούν μέρος των διαδικασιών που μπορούν να γίνουν πολύ πιο αποτελεσματικές και γρήγορες μέσω της χρήσης του NLP στο AI.

Επιπλέον, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι σε θέση να ανακαλύψει και να ερμηνεύσει πράγματα όπως λέξεις -κλειδιά, βασικές προθέσεις και σημαντικές φράσεις για να κατανοήσει τη σωστή έννοια ενός κειμένου.

Η ανάλυση των συναισθημάτων είναι επίσης δυνατή με το NLP με την έννοια ότι μπορεί να κατηγοριοποιήσει τα δεδομένα μέσα σε ένα έγγραφο που βασίζεται σε ανθρώπινα συναισθήματα. Μερικά από αυτά περιλαμβάνουν θετικά και αρνητικά συναισθήματα καθώς και ουδέτερα. Το τμήμα μάρκετινγκ μιας εταιρείας μπορεί να επωφεληθεί σε μεγάλο βαθμό από αυτές τις ερμηνείες επειδή μπορεί να επισημάνει πραγματικά ανθρώπινα συναισθήματα που το κοινό αισθάνεται ή πρέπει να αισθάνεται. Οι εξατομικευμένες υπηρεσίες μπορούν να δημιουργηθούν έτσι καθώς και πιο στοχοθετημένη και φιλική προς τον πελάτη υποστήριξη.

Νευρωνικά δίκτυα σε έξυπνη επεξεργασία εγγράφων

Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούν ενσωματωμένο μέρος της έξυπνης επεξεργασίας εγγράφων από την έναρξη του AI. Στην πραγματικότητα, το πρώτο τέτοιο δίκτυο σχεδιάστηκε πίσω στη δεκαετία του 1990, έτσι ώστε οι τράπεζες να μπορούν να διαβάζουν και να επεξεργάζονται ελέγχους και ταχυδρομικά γραφεία για να επεξεργαστούν αυτόματα τις χειρόγραφες διευθύνσεις. Προφανώς, τα νευρωνικά δίκτυα, καθώς και το AI, έχουν βελτιωθεί πολύ από τότε και τώρα, έχουν γίνει υποχρεωτικά για ακριβείς δραστηριότητες επεξεργασίας εγγράφων.

Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να προσομοιώσει το νευρωνικό δίκτυο του ανθρώπινου εγκεφάλου και πώς λειτουργεί. Αυτά τα ANN αντιπροσωπεύουν στην πραγματικότητα τη βάση της βαθιάς μάθησης και επιτρέπουν στα μηχανήματα να αναγνωρίζουν και να μαθαίνουν μεγάλους όγκους δεδομένων. Επίσης, εξελίσσονται συνεχώς και μαθαίνουν, εξ ου και το όνομα, έτσι ώστε η απόδοση να αυξάνεται και τα αποτελέσματα είναι καλύτερα.

Ωστόσο, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης δεν μπορούν να βελτιωθούν χωρίς εκπαίδευση χρησιμοποιώντας δεδομένα υψηλής ποιότητας. Οι άνθρωποι μπορούν να το κάνουν αυτό με την επισήμανση των δεδομένων και την εξατομίκευση της μαθησιακής εμπειρίας για να ταιριάζει σε έναν συγκεκριμένο τομέα ή επιχείρηση. Τα μοντέλα μπορούν να εκπαιδευτούν ξανά και ξανά, ώστε να μπορούν να βελτιωθούν καθώς η επιχείρηση αναπτύσσει και κερδίζει ένα μεγαλύτερο κοινό. Τα μοντέλα ενημέρωσης είναι επίσης μια κοινή πρακτική στην επεξεργασία εγγράφων, ώστε να μπορούν να αναγνωρίσουν και να κατανοήσουν νέα δεδομένα και έγγραφα εν κινήσει.

Σχετικά με την αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα (OCR)

Το’S Τώρα ώρα να μιλήσουμε λίγο για την αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα ή το OCR, το οποίο επίσης ονομάζεται Απλά αναγνώριση κειμένου. Το OCR είναι σε θέση να σαρώσει φυσικά έγγραφα, να εξαγάγει τα δεδομένα (κείμενο, εικόνες κ.λπ.) και στη συνέχεια να το επανατοποθετήσετε. Αυτός ο τύπος λογισμικού είναι επίσης ικανός να εξαγάγει τα γράμματα, να τα βάζει σε λέξεις και οι λέξεις σε προτάσεις, επιτρέποντας επομένως την επεξεργασία του αρχικού εγγράφου. Επιπλέον, χάρη στο OCR, η χειροκίνητη καταχώρηση δεδομένων δεν είναι πλέον απαραίτητη, εξοικονομώντας χρόνο και χρήματα όταν πρόκειται για εταιρείες.

Το OCR λειτουργεί χρησιμοποιώντας ένα μείγμα λογισμικού με υλικό για να μετατρέψει τα φυσικά έγγραφα σε ψηφιακά που μπορεί να αναγνωρίσει ένας υπολογιστής. Σκεφτείτε τον οδηγό’S Άδεια OCR, Φορολογικό Έντυπο OCR ή ID OCR και θα καταλάβετε αμέσως τι είναι αυτό. Στην ουσία, αυτό εξακολουθεί να είναι για την εκμάθηση μηχανών OCR επειδή αυτός ο τύπος λύσης πρέπει να διδαχθεί πώς να μετατρέψει τα έγγραφα σε ψηφιακά δεδομένα.

Το AI μπαίνει επίσης στο παιχνίδι και γι ‘αυτό υπάρχει και η ευφυής αναγνώριση χαρακτήρων. Αυτός είναι ένας ειδικός τύπος OCR που μπορεί να αναγνωρίσει διαφορετικές γλώσσες, σημάδια και στυλ χειρόγραφου. Τις περισσότερες φορές, οι εταιρείες ή τα άτομα χρησιμοποιούν OCR για να μετατρέψουν τα φυσικά ιστορικά ή νομικά έγγραφα σε PDF που οι άνθρωποι μπορούν να επεξεργαστούν και να ψάξουν με τον ίδιο τρόπο που θα είχαν με ένα βασικό έγγραφο λέξεων.

Το’αξίζει να σημειωθεί ότι η πρώτη επανάληψη αυτού του τύπου λύσης ήταν το Omni-Font OCR που δημιουργήθηκε από την Kurzweil Computer Products, Inc. πίσω το 1974. Την εποχή εκείνη, αυτή η τεχνολογία ήταν ακόμα νέα και μπορούσε να αναγνωρίσει μόνο το έντυπο κείμενο ανεξάρτητα από τη γραμματοσειρά που γράφτηκε. Ο ιδρυτής της εταιρείας, Ray Kurzweil αποφάσισε να χρησιμοποιήσει αυτήν την τεχνολογία για να βοηθήσει τους τυφλούς και, με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης, δημιούργησε μια συσκευή που θα μπορούσε να διαβάσει τα κείμενα έξω δυνατά. Σκεφτείτε το ως ρομπότ OCR.

Αυτή η τεχνολογία έγινε ακόμα πιο δημοφιλής στη δεκαετία του 1990 με την ανάγκη δημιουργίας ψηφιακών βάσεων δεδομένων ιστορικών εφημερίδων, ώστε να’να χαθείς. Σήμερα, η τεχνολογία OCR χρησιμοποιείται στην επεξεργασία εγγράφων σε όλο τον κόσμο από τους τακτικούς ανθρώπους. Οι περισσότεροι από εμάς έχουν μια εφαρμογή στα τηλέφωνά μας που μπορούν να σαρώσουν και να μετατρέψουν τα φυσικά έγγραφα σε ψηφιακά για διάφορους σκοπούς. Πριν από την εφεύρεση και την ανάπτυξη αυτού του τύπου τεχνολογίας, ο μόνος τρόπος για να γίνει αυτό ήταν με το χειροκίνητο αντιγραφή των εγγράφων. Αυτό δεν ήταν μόνο εξαιρετικά χρονοβόρο αλλά και επιρρεπές σε αναπόφευκτα σφάλματα που χρειάστηκαν ακόμα περισσότερο χρόνο για να διορθωθούν.

Πώς λειτουργεί το OCR για επεξεργασία εγγράφων?

Έχουμε ήδη μιλήσει για το πώς η OCR χρησιμοποιεί ένα σύνθετο υλικό και λογισμικό για να λειτουργήσει. Λοιπόν, το τμήμα υλικού του μίγματος αντιπροσωπεύεται από έναν σαρωτή τις περισσότερες φορές που είναι σε θέση να επεξεργαστεί τα φυσικά έγγραφα. Μόλις γίνει αυτό, το μέρος του λογισμικού κλωτσάει όπου τα δεδομένα μετατρέπονται σε μια έκδοση δύο χρωμάτων. Οι σκοτεινές περιοχές αντιπροσωπεύουν τους χαρακτήρες ενώ το φως αντιπροσωπεύει το φόντο. Μόνο οι σκοτεινές περιοχές πρέπει να υποβληθούν σε επεξεργασία και να μετατραπούν σε γράμματα, αριθμούς και σύμβολα.

Στη συνέχεια, υπάρχουν τα στάδια αναγνώρισης προτύπων και ανίχνευσης χαρακτηριστικών. Το πρώτο συγκρίνει το κείμενο στο λογισμικό OCR με άλλα παραδείγματα σε διάφορες μορφές και γραμματοσειρές. Αυτό βοηθά να αναγνωρίσει τους σαρωμένους χαρακτήρες. Το δεύτερο στάδιο συνίσταται στην εφαρμογή ορισμένων κανόνων προκειμένου να αναγνωριστεί αριθμοί και χαρακτήρες. Πράγματα όπως γραμμές, οι γωνίες στις οποίες είναι τοποθετημένες και λαμβάνονται υπόψη πολλές άλλες λεπτομέρειες όταν αναγνωρίζουν ένα συγκεκριμένο σύμβολο, ανεξάρτητα από το αν’είναι ένα γράμμα ή ένας αριθμός.

OCR και πώς ωφελεί την επεξεργασία εγγράφων

Υπάρχουν πολλά οφέλη που έχει το OCR, αλλά τα πιο σημαντικά μπορούν να παρατηρηθούν στον τομέα της επεξεργασίας εγγράφων. Πιθανώς το πιο σημαντικό όφελος έχει να κάνει με την απλούστευση ολόκληρης της διαδικασίας εισαγωγής δεδομένων που κάποτε ήταν πολύ χρονοβόρα. Οι άνθρωποι και οι επιχειρήσεις είναι πλέον σε θέση να αποθηκεύουν πολλά δεδομένα ψηφιακά και ως εκ τούτου αναζητούν, διαβάζουν και επεξεργάζονται αυτά τα έγγραφα όπως θέλουν. Η πρόσβαση σε αυτά είναι πλέον σταθερά και έχει γίνει εύκολη η αναζήτηση συγκεκριμένων πληροφοριών σχετικά με μια συσκευή.

Το OCR μειώνει επίσης δραστικά το κόστος για μια εταιρεία, αυτοματοποιεί την επεξεργασία εγγράφων, επιταχύνει τις ροές εργασίας στην εταιρεία και συγκεντρώνει τα δεδομένα γρήγορα και αποτελεσματικά. Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, αυτό’S Crystal σαφές ότι οι προηγμένες τεχνολογίες είναι πλέον σε θέση να παράγουν καλύτερη απόδοση και αποτελέσματα εφαρμογών. Αυτό σημαίνει ότι οι χρήστες είναι ο κύριος δικαιούχος και οι επιχειρήσεις και τα άτομα δεν πρέπει να φοβούνται να εφαρμόσουν πράγματα όπως το NLP, τα νευρωνικά δίκτυα, το OCR και το AI γενικά στις προσπάθειές τους για την επεξεργασία εγγράφων τους.

OCR + NLP + φαξ = ένας νικητής συνδυασμός για συναίνεση

Η Consensus Cloud Solutions έχει προσθέσει τη δυνατότητα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας στις προσφορές της, οι οποίες θα διευκολύνουν τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης να μετατρέψουν τα μη δομημένα έγγραφα σε πλούσια πηγή πληροφοριών. Η πρόσθετη ικανότητά τους σημαίνει ότι οι κλινικοί γιατροί θα έχουν τώρα πρόσθετο πλαίσιο όταν παρέχουν φροντίδα σε ασθενείς, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερα αποτελέσματα και μειωμένο κόστος. NLP + OCR Η αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα (OCR) είναι η τεχνολογία που μετατρέπει το χειρόγραφο ή το δακτυλογραφημένο κείμενο σε κείμενο που κωδικοποιείται από μηχανή που κατανοεί ο υπολογιστής. Το OCR συνήθως εφαρμόζεται σε σαρωμένα έγγραφα χαρτιού, φωτογραφίες και άλλες ηλεκτρονικές εικόνες. Ωστόσο, ένας περιορισμός του OCR είναι ότι’δεν είναι σε θέση να παρέχει συμφραζόμενα για τα έγγραφα που επεξεργάζεται. Εδώ είναι μια αναλογία: Σκεφτείτε το OCR ως Ιταλός μεταφραστής που είναι εντελώς άγνωστος με το μπέιζμπολ που καλείται να μεταφράσει μια εκπομπή μπέιζμπολ. Αν και θα μπορούσαν να μετατρέψουν τις λέξεις που λέγεται, η έλλειψη πλαισίου τους θα είχε ως αποτέλεσμα μια μετάφραση που μπορεί να μην είναι απολύτως κατανοητή. Πώς θα μεταφράσετε ένα “διπλό παιχνίδι” Για παράδειγμα, αν δεν το κάνατε’δεν ξέρω τι ήταν αυτό? Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), επιτρέπει στους υπολογιστές “καταλαβαίνουν” το περιεχόμενο των εγγράφων αναλύοντας τις λέξεις και τη γλώσσα που χρησιμοποιήθηκε. Όταν εφαρμόζεται με επιτυχία, μπορεί να εξαγάγει πληροφορίες και ιδέες από αυτά τα έγγραφα. Το OCR + NLP είναι ένας ισχυρός συνδυασμός όταν εφαρμόζεται σε ηλεκτρονικά έγγραφα, συμπεριλαμβανομένων των φαξ που χρησιμοποιούνται συχνά συχνά στην υγειονομική περίθαλψη. Συναίνεση Cloud Solutions’ Η προσφορά σαφήνειας συνδυάζει OCR και NLP σε ένα ισχυρό εργαλείο που ξεκλειδώνει τα μη δομημένα δεδομένα που διατηρούνται μέσα σε φαξ. Εξαγωγή τιμής “Όταν ένα φαξ αποδίδεται στον δέκτη’S End είναι δύσκολο για αυτές τις πληροφορίες να τεθούν σε βάση δεδομένων,” Εξήγησε τον John Nebergall, Διευθύνοντα Σύμβουλο στο Consensus Cloud Solutions, σε μια προσωπική συνέντευξη με Υγειονομική περίθαλψη σήμερα. “Αυτό που προσπαθούμε να κάνουμε, χρησιμοποιώντας τη σαφήνεια, είναι η δομή που το μη δομημένο έγγραφο και το να το φέρουμε στο [ιατρικό αρχείο] με τρόπο που’Σημαντική. και επιτρέψτε να χρησιμοποιηθεί για καλύτερη εμπειρία ασθενούς.” Ο στόχος δεν είναι απλά να μεταφράζουμε όλα όσα βρίσκονται στο έγγραφο με φαξ, αλλά να καταλάβουμε τι είναι αυτό το έγγραφο και να εξαγάγει τις σημαντικές πληροφορίες που μπορεί να χρησιμοποιήσει ένας κλινικός ιατρός. Η πρακτική κάνει τέλεια Προκειμένου να είναι αποτελεσματική μια λύση NLP, πρέπει να εκπαιδευτεί σε ένα σύνολο δείγματος εγγράφου. Όσο μεγαλύτερο και πιο αντιπροσωπευτικό είναι το δείγμα, τόσο καλύτερη γίνεται η λύση. Διαδικασίες συναίνεσης εκατομμύρια φαξ για οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης μέσω της λύσης φαξ με βάση το σύννεφο, που σημαίνει ότι ο κινητήρας NLP έχει πολλές πρακτικές. Ακόμα καλύτερα, καθώς οι πελάτες συναίνεσης βρίσκουν νέες χρήσεις για σαφήνεια (δηλαδή: νέα προβλήματα που μπορεί να βοηθήσει στην επίλυση), το σύστημα μπορεί να επανεκπαιδεύσει γρήγορα σε αυτό το μαζικό σύνολο δεδομένων. “Τι εμείς’Έμαθε ότι για να είναι πραγματικά αποτελεσματική η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας, πρέπει να έχει πολλές ευκαιρίες πρακτικής για να μπορέσει να μάθει από αυτό,” είπε ο Nebergall. “Έχουμε κυριολεκτικά δισεκατομμύρια σελίδες φαξ που ρέουν σε όλο το δίκτυό μας σε τακτική βάση, δίνοντάς μας την ευκαιρία να εκπαιδεύσουμε το σύστημα δισεκατομμυρίων φορές. Οτι’είναι το πλεονέκτημά μας.” Παρακολουθήστε την πλήρη συνέντευξη με τον John Nebergall για να μάθετε:

• Ποια είναι η χειροκίνητη διαδικασία ερμηνείας ενός φαξ
• Γιατί το NLP υιοθετείται ευρέως τώρα έναντι 3 ετών πριν από 3 χρόνια
• Όπου μπορεί να κρύβονται τα μη δομημένα έγγραφα στον οργανισμό υγειονομικής περίθαλψης

Ακούστε και εγγραφείτε στην υγειονομική περίθαλψη IT TODAY συνεντεύξεις podcast για να ακούσετε όλες τις τελευταίες ιδέες από εμπειρογνώμονες στο Healthcare IT.

Και για μια αποκλειστική ματιά στις κορυφαίες ιστορίες μας, Εγγραφείτε στο ενημερωτικό δελτίο μας.

Πείτε μας τι σκέφτεστε. Επικοινωνήστε μαζί μας εδώ ή στο Twitter στο @hcitoday. Και εάν εσύ’Ενδιαφέρεστε για τη διαφήμιση μαζί μας, Δείτε τα διάφορα μας πακέτα διαφήμισης και ζητήστε μας Σετ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ.

Η Consensus Cloud Solutions είναι ένας περήφανος χορηγός της σκηνής υγειονομικής περίθαλψης.

Αντίγραφο

Αντίγραφο

[00:00:08] Κόλιν Κινγκ: Γεια, εγώ’m Colin κρεμασμένο με την υγειονομική περίθαλψη σήμερα. Και εγώ’M ενθουσιασμένος για να καθίσετε ξανά με τον John Nebergall, Διευθύνοντα Σύμβουλο στο Consensus Cloud Solutions. John, καλώς ήλθατε πίσω στο πρόγραμμα.

[00:00:27] John Nebergall: Ο Colin είναι υπέροχος για να είναι εδώ. Ευχαριστώ που με έχεις.

[00:00:29] Κόλιν Κινγκ: Έτσι σήμερα εμείς’θα μιλήσω για μη δομημένα δεδομένα και πώς’είναι ένας αναξιοποίητος και υποτιμημένος πόρος. Και εμείς’Θα μιλήσετε για το πώς μπορείτε να το ξεκλειδώσετε.

[00:00:39] John Nebergall: Εξαιρετική. Τα μη δομημένα δεδομένα είναι τα αγαπημένα μου.

[00:00:43] Κόλιν Κινγκ: Σε ξέρω’απλώς λέω αυτό για αυτήν τη συνέντευξη, αλλά μου αρέσει. το αγαπώ. Ας’Ξεκινήστε με λίγο πλαίσιο. Τι είναι τα μη δομημένα δεδομένα και γιατί υπάρχουν τόσα πολλά στην υγειονομική περίθαλψη?

[00:00:52] John Nebergall: Λοιπόν, αν σκεφτείτε τον τρόπο λειτουργίας των σύγχρονων βάσεων δεδομένων – τα δομημένα δεδομένα είναι δεδομένα που φορτώνουν σε μια βάση δεδομένων, σε ορισμένα πεδία, ώστε να μπορείτε να αναζητήσετε αυτήν τη βάση δεδομένων, να τραβήξετε δεδομένα σε ορισμένα πλαίσια και να είστε σε θέση να χρησιμοποιήσετε την ανάλυση για να καταλάβετε τι σας λένε αυτά τα δεδομένα.

[00:01:11] Τα μη δομημένα δεδομένα είναι δεδομένα που δεν’Τ ταιριάζει αυτό το καλούπι.

[00:01:15] Έτσι, αν σκεφτείτε λέξεις σε ένα κομμάτι χαρτί, για παράδειγμα, αυτό’τα μη δομημένα δεδομένα και μια βάση δεδομένων μπορούν’να το χρησιμοποιήσω πραγματικά. Εάν σκέφτεστε πράγματα όπως φαξ… όταν ένα φαξ λαμβάνεται από έναν οργανισμό υγειονομικής περίθαλψης, αυτό’φορτωμένο με μη δομημένα δεδομένα – μπορεί’να χρησιμοποιηθεί. Οι γιατροί χειρόγραφες σημειώσεις, μη δομημένα δεδομένα. Ετσι ώστε’είναι πραγματικά το πρόβλημα στην υγειονομική περίθαλψη: Πώς μπορώ να φτάσω στην καλοσύνη αυτών των αδόμητων δεδομένων και να τα βάλω με τρόπο που μπορεί να αναζητηθεί, να αναλυθεί και να μας βοηθήσει με την φροντίδα των ασθενών.

[00:01:45] Κόλιν Κινγκ: Ναι. Θα ήθελα να ρωτήσω για αυτό. Πώς μπορούν πραγματικά να χρησιμοποιηθούν αυτά τα μη δομημένα δεδομένα? Παίρνω πώς μπορείτε να το διαβάσετε και να το ερμηνεύσετε, αλλά από την άποψη της μετατροπής του σε κάτι που μπορεί να χρησιμοποιήσει ο υπολογιστής, ποιες είναι μερικές από αυτές χρησιμοποιούν περιπτώσεις για τα μη δομημένα δεδομένα?

[00:01:58] John Nebergall: Ξέρεις τι, εσύ’χτυπώντας το καρφί δεξιά στο κεφάλι! Ως ανθρώπινα όντα, μπορούμε να διαβάσουμε αυτό το έγγραφο και στο κεφάλι μας, δομούμε αυτά τα δεδομένα. Μπορούμε να το καταλάβουμε. Ξέρουμε τι σημαίνει. Σάρωση υπολογιστή’δεν κάνουμε το ίδιο πράγμα. Εγώ’είμαι σίγουρος ότι εσύ’Έχουν δει από καιρό σε καιρό ένα φτωχό άτομο εισόδου δεδομένων με μια στοίβα χαρτιού που πληκτρολογεί πράγματα στον υπολογιστή.

[00:02:20]’είναι ακριβώς αυτό το είδος χειρωνακτικής διαδικασίας που πρέπει να συμβεί. Εάν σκέφτεστε τις ημέρες πριν από τη συναίνεση, για να λάβετε αυτά τα μη δομημένα δεδομένα, δομήστε και το κάνετε χρήσιμο. Αυτό που ουσιαστικά κάνουμε είναι να εφαρμόσουμε την τεχνολογία που ονομάζεται Μηχανική Μάθηση, Τεχνητή Νοημοσύνη, να κατανοήσουμε σχεδόν σαν έναν άνθρωπο, τι σημαίνει οι λέξεις σε αυτή τη σελίδα. Με αυτόν τον τρόπο, μπορούμε να εξαγάγουμε τα σημαντικά δεδομένα, να δομήσουμε να φορτωθεί σε μια βάση δεδομένων και να το καταστήσουμε χρήσιμο και να αναζητηθεί.

[00:02:54] Κόλιν Κινγκ: Λοιπόν, τι εσύ’Το να μιλάμε για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, NLP. Είναι σωστό?

[00:02:57] John Nebergall: Οτι’είναι ακριβώς σωστά.

[00:02:58] Κόλιν Κινγκ: Και έτσι είναι σε θέση να διαβάσει το έγγραφο και να εξαγάγει τις σχετικές πληροφορίες. Έτσι’να μην μετατρέψει ολόκληρο το έγγραφο σε ηλεκτρονική μορφή, σωστά? Το’s είδος ερμηνείας των σημαντικών υλικών που θέλετε να βγείτε από το χειρόγραφο σημείωμα ή το φαξ ή αυτά τα πράγματα.

[00:03:12] John Nebergall: Οτι’είναι ακριβώς σωστά. Η βάση δεδομένων αναζητά ορισμένα πράγματα. Ως πάροχος, θέλετε ορισμένες πληροφορίες. Εσύ’Τ είναι απαραίτητα το όλο θέμα ταυτόχρονα. Θέλετε αυτό που εσείς’Ψάχνω. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας λειτουργεί με τον ίδιο τρόπο. Λες “Θέλω να εξαγάγω τέτοιου είδους πληροφορίες” Όπως καταλαβαίνετε το έγγραφο από την αυτοματοποιημένη νοημοσύνη… ότι η νοημοσύνη εξάγει αυτές τις πληροφορίες και το τοποθετεί στη βάση δεδομένων, ώστε να μπορεί να αναφερθεί αργότερα.

[00:03:40] Κόλιν Κινγκ: Τώρα για μένα, αυτό ήταν κάτι που βγήκε από τη συνεδρία που η εταιρεία σας έκανε ακριβώς. Αυτό ήταν κάτι που με χτύπησε – δεν κάνεις’Δεν πρέπει να μετατρέψετε τα πάντα από το έγγραφο. Ο στόχος σας δεν είναι να ψηφιοποιήσετε ολόκληρο το έγγραφο. Ο στόχος σας είναι να το ερμηνεύσετε, να πάρετε πραγματικά τις πληροφορίες που θέλετε και χρειάζεστε… και να αφήσετε τα υπόλοιπα.

[00:03:57] Για μένα ήταν μια μοναδική προοπτική. Ποτέ δεν το σκέφτηκα πραγματικά. Όταν σκέφτομαι το NLP, στο παρελθόν, σκέφτηκα, θέλετε να ερμηνεύσετε ολόκληρο το έγγραφο. Αλλά αυτό που έμαθα ήταν αυτό’δεν συμβαίνει. Εσείς’Αναζητήστε πραγματικά κάτι πολύ συγκεκριμένο και ως εκ τούτου το καθιστά πιο ακριβές.

[00:04:11] John Nebergall: Σωστά. Τα δεδομένα είναι δεδομένα. Τα σχετικά δεδομένα είναι πληροφορίες. Οτι’είναι πραγματικά ο στόχος εδώ για να λάβετε τις πληροφορίες.

[00:04:18] Κόλιν Κινγκ: Τώρα, ανακοινώσατε πρόσφατα το ντεμπούτο του προϊόντος NLP σας. Θέλετε να μας πείτε λίγο περισσότερα για αυτό?

[00:04:26] John Nebergall: Σίγουρα. Η σαφήνεια της συναίνεσης είναι το προϊόν που εμείς’Δημιούργησαν ειδικά με φαξ κατά νου. Κατανοούμε ότι τόσο πολλές πληροφορίες μεταφέρονται μέσα στην υγειονομική περίθαλψη χρησιμοποιώντας φαξ.

[00:04:40] Αλλά όταν αυτό το φαξ αποδίδεται στον δέκτη’το τέλος, πολύ συχνά, αυτό’είναι δύσκολο να τεθούν εύκολα σε μια βάση δεδομένων σε βάση δεδομένων. Μερικές φορές’που αποδίδεται ως κομμάτι χαρτί – περνάει από αυτή τη διαδικασία εισόδου με το χέρι. Μερικές φορές’S απλώς επισυνάπτεται σε ένα αρχείο ασθενούς ως έγγραφο, αλλά όχι εύκολα αναζητήσιμο.

[00:04:58] Έτσι, αυτό που προσπαθούμε να κάνουμε, χρησιμοποιώντας τη σαφήνεια, είναι η δομή που το μη δομημένο έγγραφο – φέρτε το στη βάση δεδομένων με τρόπο που’s ουσιαστικό και επιτρέψτε της να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της εμπειρίας του ασθενούς.

[00:05:11] Κόλιν Κινγκ: Έτσι, αν ήμουν CIO ή CMIO ή οποιοσδήποτε ηγέτης της υγειονομικής περίθαλψης για αυτό το θέμα. Ποιες είναι οι πινακίδες ή οι ενεργοποιήσεις που θα μπορούσα να μάθω για να γνωρίζω ότι έχω κάποια αδόμητα δεδομένα, είτε μια πρόκληση είτε μια ευκαιρία να αξιοποιήσω τα μη δομημένα δεδομένα που δεν έχω’t πριν?

[00:05:30] John Nebergall: Τα ντουλάπια αρχειοθέτησης είναι ένα καλό σύνθημα. Εάν βλέπετε ότι έχετε μηχανές φαξ σε διάφορα μέρη του οργανισμού σας, αυτό’πρόκειται να είναι ένα σύνθημα. Οποτεδήποτε έχετε στοιβαγμένο χαρτί, αυτό’S SOCKE. Όλα αυτά τα πράγματα, και εγώ’είμαι σίγουρος αν περπατήσετε μέσα από έναν οργανισμό υγειονομικής περίθαλψης’είναι αρκετά εύκολο να δείτε γρήγορα αυτά τα είδη και να πείτε – κοιτάξτε, εκεί’είναι πολλά δεδομένα εδώ που είναι χρήσιμα, αυτό’απλά δεν τοποθετείται σε ένα πλαίσιο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί στη συνάντηση του ασθενούς.

[00:05:59] Κόλιν Κινγκ: ΕΓΩ’Υποθέτοντας επίσης, πολλές εκτυπώσεις. Εάν βλέπετε πολλά χαρτιά μόνο στα γραφεία και τα πράγματα, αυτό’είναι ένα άλλο σημάδι ότι εγώ’Έχουν πολλά αδόμητα δεδομένα εδώ.

[00:06:09] John Nebergall: Ναι. Οτι’είναι ακριβώς σωστά. Και όλα αυτά τα μη δομημένα δεδομένα είναι δυναμικά, σωστά. Το’πώς μπορούμε να κλείσουμε το χάσμα μεταξύ του πού βρισκόμαστε τώρα και ενός πλήρως ενημερωμένου γιατρού που’να θεραπεύει έναν ασθενή ανά πάσα στιγμή.

[00:06:22] Κόλιν Κινγκ: Απλά με εκπλήσσει ότι έχουμε τόσο πολλές πληροφορίες κλειδωμένες σε αυτή την άχρηστη μορφή, αυτή η μη δομημένη μορφή. Και τι εσύ’Το να μιλάμε είναι πραγματικά οδυνηρό γιατί ναι, έχουμε ακόμα μηχανές φαξ, έχουμε ακόμα ανθρώπους που εκτυπώνουν τα πράγματα, έχουμε ακόμα έγγραφα χαρτιού. Και τι εσύ’Το να μιλάμε για την ικανότητα να το παίρνεις και να το κάνεις χρήσιμο για τον κλινικό ιατρό ή τους ασθενείς για αυτό το θέμα.

[00:06:42] John Nebergall: Ακριβώς. Και όταν το κάνετε αυτό, αρχίζετε πραγματικά να ξεκλειδώσετε μερικά από τα πράγματα που βρίσκονται στις σκιές που μπορούν να είναι χρήσιμες για να αντιμετωπίσετε έναν ασθενή και αυτή τη στιγμή’δεν έχω αυτήν την κατάσταση.

[00:06:55] Κόλιν Κινγκ: Τώρα, το NLP είναι AI. Το’S κάτω από την ομπρέλα της τεχνητής νοημοσύνης και AI. Και νομίζω ότι πριν από μερικά χρόνια φτάσαμε στην κορυφή του κύκλου διαφημίσεων. Το AI υποσχέθηκε ότι θα μπορούσε να κάνει πολλά και πολλά πράγματα. Νομίζω ότι εμείς’έβγαλε αυτή την κορυφή γιατί εμείς’Είχα κάποιες αποτυχίες υψηλού προφίλ του AI. Πού νομίζετε ότι είναι τώρα το AI? Είμαστε σε ένα σημείο όπου το AI είναι λίγο πιο ρεαλιστικά τοποθετημένο στην υγειονομική περίθαλψη? Και αν έχουμε κάποιες πιο ρεαλιστικές περιπτώσεις χρήσης για αυτό?

[00:07:23] John Nebergall: Λοιπόν, νομίζω ότι έχουν συμβεί δύο πράγματα. Νούμερο ένα, η τεχνολογία έχει προχωρήσει και ο δεύτερος, καταλαβαίνουμε καλύτερα πώς να μπορέσουμε να εφαρμόσουμε αυτήν την τεχνολογία στο πρόβλημα.

[00:07:33] Γι ‘αυτό νομίζω τι εμείς’Έμαθε ότι για να είναι πραγματικά αποτελεσματική η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας, πρέπει να έχει πολλές ευκαιρίες πρακτικής για να μπορέσει να μάθει από αυτό. Οτι’όπου έρχεται αυτή η μηχανική μάθηση. Και όσο περισσότερο εσείς’re ήταν σε θέση να παρουσιάσει το μηχάνημα, τόσο περισσότερο εσείς’Re ήταν σε θέση να το δείξει πώς το διορθώσετε ως ανθρώπινο ον, το μηχάνημα το θυμάται αυτό.

[00:07:53] Έτσι αρχίζει να είναι σε θέση να κάνει ό, τι κάνει ένας άνθρωπος. Το κλειδί είναι ότι πρέπει να το κάνετε ξανά και ξανά και ξανά. Και αυτό’είναι πραγματικά ένα από τα πλεονεκτήματα που έχουμε. Έχουμε κυριολεκτικά δισεκατομμύρια σελίδες φαξ που ρέουν σε όλο το δίκτυό μας σε τακτική βάση, δίνοντάς μας την ευκαιρία να εκπαιδεύσουμε το σύστημα δισεκατομμυρίων φορές. Οτι’είναι πραγματικά όπου έρχεται το πραγματικό μας πλεονέκτημα σε αυτό.

[00:08:21] Κόλιν Κινγκ: Ακούγεται σαν αυτό’είναι ακριβώς περισσότερο “αποδεδειγμένο AI”. Είναι πολύ ανθεκτικό και ξέρουμε ότι λειτουργεί. Και όπως είπες, εσύ’μπόρεσα να το κάνουμε αυτό χιλιάδες και χιλιάδες φορές με επαναλαμβανόμενο, προβλέψιμο τρόπο. Για το AI, αυτό’είναι αυτό που θέλετε να φτάσετε.

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

[00:08:35] Κόλιν Κινγκ: Έτσι, ο John, πού μπορούν οι άνθρωποι να βρουν περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τη συναίνεση?

[00:08:39] John Nebergall: Μπορείτε να μας επισκεφθείτε με συναίνεση.com και λάβετε όλες τις πληροφορίες που χρειάζεστε εκεί,

[00:08:44] Κόλιν Κινγκ: John εκτιμώ πραγματικά όλες τις σπουδαίες πληροφορίες όπως πάντα. Το’είναι χαρά να σε έχω στο πρόγραμμα.

[00:08:48] John Nebergall: Σας ευχαριστώ πολύ που με έχετε. Το εκτιμώ πραγματικά.

Τιμολόγιο OCR χρησιμοποιώντας AI και NLP: Οδηγός αρχαρίων

Η αυτοματοποίηση των οικονομικών σας διαδικασιών είναι εύκολη όταν έχετε μια λύση OCR τιμολογίου χρησιμοποιώντας AI και NLP. Ετσι δουλευει.

7 Αυγούστου 2022

Το τιμολόγιο OCR χρησιμοποιώντας AI και NLP μπορεί να μετατρέψει τη ροή εργασίας AP σας.

Είστε έτοιμοι να εξορθολογίσετε τις ροές εργασίας για την ομάδα AP σας, εξοικονομώντας την ώρα και τα χρήματά σας? Τότε χρειάζεστε λογισμικό OCR τιμολογίου! Αυτή η νέα τεχνολογία χρησιμοποιεί τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για την εξαγωγή δεδομένων τιμολογίου και την εξάλειψη της ανάγκης για χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων εντελώς.

Τι είναι το τιμολόγιο OCR?

Το OCR σημαίνει αναγνώριση οπτικού χαρακτήρα και αναφέρεται στην επεξεργασία ενός σαρωμένου αρχείου ή εικόνας για να βρείτε τις λέξεις στη σελίδα.

Έχετε συναντήσει πιθανώς τον όρο ‘τιμολόγιο OCR’ πριν, όπως αυτό’να γίνει μια πιο συνηθισμένη απαίτηση για τις επιχειρήσεις που αναζητούν λογισμικό αυτοματισμού AP. Το λογισμικό OCR είναι μια μορφή αναγνώρισης τιμολογίου που μπορεί να διαβάσει ένα σαρωμένο τιμολόγιο και να το αναλύσει για να ανιχνεύσει σημαντικές πληροφορίες στη σελίδα. Το πρώτο βήμα είναι να μετατραπεί η εικόνα σε λέξεις. όπως στην παραδοσιακή σάρωση OCR. Το δεύτερο βήμα είναι να αναλύσετε αυτά τα λόγια και να εξαγάγετε τις πληροφορίες στο τιμολόγιο. Τα δεδομένα που εξάγονται συνήθως περιλαμβάνουν:

• Π.Ο. Αριθμώ
• Οφειλόμενο υπόλοιπο
• Ημερομηνία λήξης
• Λεπτομέρειες προμηθευτή
• Τραπεζικοί λογαριασμοί και στοιχεία πληρωμής

Εάν κάνετε πολλή σάρωση τιμολογίων, εσείς’LL χρειάζονται λογισμικό εξαγωγής δεδομένων που αξιοποιεί την τεχνολογία OCR για να επιτύχει τα πιο ακριβή αποτελέσματα επεξεργασίας.

Τα καλύτερα API OCR τιμολογίου εκπαιδεύονται σε χιλιάδες τιμολόγια για να μπορούν να διαβάζουν με ακρίβεια οποιοδήποτε τιμολόγιο χαρτιού, ανεξάρτητα από τη μορφή. Δεν είναι όλα τα τιμολόγια προμηθευτών να φαίνονται όμοια και χρειάζεστε μια λύση που θα εξαγάγει σχετικά δεδομένα ανεξάρτητα από το πού βρίσκεται στη σελίδα.

Τι είναι το NLP?

Οι έξυπνες λύσεις OCR χρησιμοποιούν επίσης NLP (επεξεργασία φυσικής γλώσσας) για να κατανοήσουν τη σημασιολογία πίσω από αυτό’s γραμμένο στη σελίδα. Πέρα από τους χαρακτήρες στο τιμολόγιο PDF, το NLP επιτρέπει στους αλγόριθμους AI να κατανοούν πλήρως διαφορετική ορολογία που χρησιμοποιείται για μια ακριβέστερη κατηγοριοποίηση δεδομένων. Αντί να εκτελείτε απλώς μια αναζήτηση λέξεων -κλειδιών, τα εμπλεκόμενα νευρωνικά δίκτυα θα μπορούν πραγματικά να κατανοήσουν την έννοια των παραλλαγών ορολογίας.

Το αποτέλεσμα? Αυτοματοποιημένη επεξεργασία τιμολογίου με τόσο βαθιά κατανόηση των τιμολογίων όπως οποιοδήποτε από το προσωπικό σας. Το έγγραφο AI κάνει όλες τις τελευταίες εξελίξεις στο NLP και AI προσβάσιμο σε οποιονδήποτε και θα νιώσετε σαν να είχατε έναν υπερσυμπιερό βοηθό υψηλής ισχύος πίσω από την οθόνη του υπολογιστή.

Οφέλη του τιμολογίου OCR χρησιμοποιώντας AI και NLP

Η εφαρμογή μιας λύσης OCR τιμολογίου στη ροή εργασίας AP μπορεί να είναι μία από τις πιο εκτεταμένες αποφάσεις που θα κάνετε φέτος. Ακολουθούν μερικά οφέλη που μπορείτε να περιμένετε να δείτε:

Πιο αποδοτικό χρονικό

Η χρήση λογισμικού καταγραφής τιμολογίων OCR παίρνει τις εικασίες από την επεξεργασία τιμολογίων. Αντί να βασίζεστε στη χειροκίνητη καταχώρηση δεδομένων, αυτός ο τύπος λογισμικού μπορεί να επεξεργαστεί ένα τιμολόγιο σε δευτερόλεπτα, απελευθερώνοντας αρκετό χρόνο για τους υπαλλήλους σας. Αντ ‘αυτού, μπορούν να επικεντρωθούν στα πολλά άλλα καθήκοντα των ρόλων τους, ασφαλείς, γνωρίζοντας ότι τα τιμολόγια επεξεργάζονται με ακρίβεια.

Λειτουργεί σε σαρωμένα τιμολόγια

Το δύσκολο μέρος της εξεύρεσης του σωστού λογισμικού για την επεξεργασία τιμολογίων είναι να υπολογίσουμε ποια θα εξακολουθούν να εργάζονται σε σαρωμένα τιμολόγια. Τώρα ξέρετε – απλά αναζητήστε ένα εργαλείο λήψης δεδομένων που χρησιμοποιεί OCR και αυτό το εργαλείο εξαγωγής θα λειτουργεί άψογα ακόμη και στα τιμολόγια χαρτιού σας.

Πληρώστε εγκαίρως, κάθε φορά

Πολλοί προμηθευτές προσφέρουν ευνοϊκούς όρους εάν πληρώσετε τα τιμολόγιά σας νωρίς. Το’συνήθως η επεξεργασία τιμολογίων που τους εμποδίζει να πληρώνονται νωρίς, καθώς η ομάδα σας ασχολείται συνεχώς με καθυστέρηση. Με την αυτοματοποίηση της επεξεργασίας τιμολογίων, θα μπορείτε τώρα να επωφεληθείτε από τυχόν πρόωρα κίνητρα πληρωμών που προσφέρονται από τους προμηθευτές σας!

Γιατί να επιλέξετε Affinda’S Extractor τιμολογίου?

Ουσία’Το S Extractor τιμολογίου γίνεται όλο και πιο δημοφιλής με τις μικρές εταιρείες και τις επιχειρήσεις σε επίπεδο επιχειρήσεων. Το μυστικό? Προσφέρουμε έναν εκχυλίσματα τιμολογίου με συγκρίσιμη λειτουργικότητα και ακρίβεια σε πολλούς από τους ανταγωνιστές μας, αλλά σε πολύ καλύτερο σημείο τιμής. Εξοικονομήστε χρήματα διατηρώντας παράλληλα την ακρίβεια και τη χρησιμότητα.

Ο αναλυτής τιμολογίου μας διαθέτει επίσης τεχνολογία προσαρμοστικής αναγνώρισης. Αντί να βασιζόμαστε στα πρότυπα για τον αναλυτή μας για να αναγνωρίσει τα πεδία τιμολογίων, έχει σχεδιαστεί για να προσαρμοστεί σε οποιοδήποτε νέο τύπο μορφής, αναλύοντας κάθε έγγραφο για τις σχετικές πληροφορίες.

Ο αλγόριθμος μάθησης μηχανής σημαίνει ότι η Affinda’Το τιμολογιακό αναλυτή μαθαίνει από τα λάθη του, βελτιώνοντας συνεχώς με την πάροδο του χρόνου. Μπορεί να αναγνωρίσει ένα ευρύ φάσμα σχετικών πεδίων, συμπεριλαμβανομένου του ποσού τιμολογίου, του αριθμού PO, των λεπτομερειών προμηθευτή, της ημερομηνίας παραγγελίας, των δεδομένων SKU, του αριθμού τιμολογίου και της διεύθυνσης.