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Document Understanding 用户指南
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Last updated 2024年9月12日

基本功能

要自动化文档处理,需要四项基本功能:数字化、分类、提取和验证。

图 1. 基本功能

数字化

数字化将物理文档转换为机器可读文本,然后可以对文本进行数字化处理。尽管光学字符识别 (OCR) 是数字化的重要组成部分,但数字化流程更加复杂,涉及各个步骤,包括 OCR。

例如,在处理 PDF 文档时,数字化算法可以区分扫描 PDF 和原生 PDF,或者包含扫描图像和原生文本的混合 PDF。大多数文本可以直接从原生 PDF 文档中提取,但在某些情况下,可能需要使用 OCR 读取一些徽标。数字化流程可以处理所有这些情况,以确保文本检测具有最高的准确性,同时快速高效地运行。

分类

在大多数用例中,需要将文档按逻辑类别分类,以便对其应用不同的处理方法。

分类的目的是扫描文档并确定其所属的文档类型。了解文档的类型非常重要,因为不同的文档类型需要不同的处理技术。例如,发票需要由发票提取模型处理,以确保提取所有相关字段。

图 2. 文档分类器 docs image

提取

数据提取是指从文档中仅选择和检索相关信息的过程。使用字符串操作从长文档中提取特定数据可能具有挑战性。但是,Document UnderstandingTM 为不同的文档类型和格式提供了各种提取方法。例如,我们只想从发票中提取“供应商名称”、“账单名称”、“到期日期”和“总计”字段。

图 3. 数据提取

验证

在分类和提取中,软件机器人使用置信度概念,该概念用于衡量良好执行特定任务的确定性级别。此任务可能是识别文档类型、识别字段或读取其中的数据。在这些情况下,Document Understanding 框架允许您让人类用户来审核和验证机器人的输出。在最佳情况下,系统会使用人工输入,通过机器学习来训练机器人的准确性。

  • 数字化
  • 分类
  • 提取
  • 验证

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