Dokumentbehandling omfattar ett brett utbud av tekniker och tekniker som gör det möjligt för datorer att
förstå och manipulera information som finns i dokument . Det handlar inte bara om att läsa dokument, utan också om att extrahera meningsfulla data, analysera dess innehåll och utföra åtgärder baserade på den förståelsen.
Här är en uppdelning av nyckelbegreppen:
1. Dokumenttyper:
* Strukturerade dokument: Dessa har ett fördefinierat format och organisation (t.ex. kalkylblad, databaser, fakturor, PDF -filer).
* ostrukturerade dokument: Dessa saknar en fast struktur (t.ex. e -postmeddelanden, artiklar, handskrivna anteckningar).
2. Viktiga steg:
* Dokumentförvärv: Att få dokumentet i ett format som datorn kan behandla (t.ex. skanning, OCR, API -integration).
* Förbehandling: Rengöring av dokumentet, ta bort brus och förbereda det för analys.
* Extraktion av data: Identifiera och extrahera nyckelinformation från dokumentet (t.ex. datum, namn, adresser, belopp).
* Innehållsanalys: Förstå betydelsen och sammanhanget för den extraherade informationen (t.ex. sentimentanalys, ämnesmodellering).
* action/output: Använda den bearbetade informationen för att automatisera uppgifter (t.ex. generera rapporter, uppdatera databaser, utlösa arbetsflöden).
3. Tekniker och tekniker:
* optiskt karaktärigenkänning (OCR): Konvertera bilder av text till maskinläsbar data.
* Natural Language Processing (NLP): Använda algoritmer för att förstå och tolka mänskligt språk.
* Machine Learning (ML): Träningsmodeller på märkta data för att automatisera uppgifter som datauttag och innehållsanalys.
* Deep Learning (DL): En delmängd av ML med hjälp av konstgjorda neurala nätverk för mer komplexa uppgifter.
* Datorvision: Att göra det möjligt för datorer att "se" och tolka bilder, inklusive dokument.
4. Applikationer:
* Business Process Automation: Automatisering av uppgifter som fakturabehandling, kontraktsanalys och kundsupport.
* Kundförhållanden (CRM): Extrahera information från kundkommunikation för att anpassa interaktioner.
* finans: Analysera finansiella rapporter, upptäcka bedrägerier och hantera risker.
* Sjukvård: Behandla patientregister, automatisera försäkringsanspråk och stödja medicinsk forskning.
* Legal: Granska kontrakt, generera juridiska dokument och genomföra due diligence.
I huvudsak syftar dokumentbehandling till att överbrygga klyftan mellan mänskliga läsbara dokument och datorbehandlingsliga data, vilket låser upp nya möjligheter för automatisering, effektivitet och beslutsfattande.
