Dokumentbehandling omfatter en lang række teknikker, der bruges til at administrere og udtrække oplysninger fra dokumenter. Disse teknikker kan kategoriseres i forskellige behandlingsniveauer, fra grundlæggende opgaver som scanning og konvertering til mere komplekse opgaver som at forstå betydningen af ​​tekst. Her er en sammenbrud:

1. Grundlæggende dokumentbehandling:

* scanning og digitalisering: Konvertering af fysiske dokumenter til digitale billeder eller tekstfiler.

* konvertering: Transformering af dokumenter fra et format til et andet (f.eks. Pdf til ord, doc til HTML).

* Dataindtastning: Manuelt indtastning af data fra dokumenter i databaser eller regneark.

2. Mellemdokumentbehandling:

* Optisk karaktergenkendelse (OCR): Genkender tekst inden for billeder og konverterer den til maskinlæsbar tekst.

* Dataekstraktion: Identificering og udtrækning af specifikke datapunkter fra dokumenter (f.eks. Navne, datoer, adresser).

* Dokumentklassificering: Kategorisering af dokumenter baseret på deres indhold eller metadata (f.eks. Fakturaer, kontrakter, rapporter).

3. Avanceret dokumentbehandling:

* Naturlig sprogbehandling (NLP): Forståelse af betydningen og konteksten af ​​tekst i dokumenter, herunder sentimentanalyse, emnemodellering og sprogoversættelse.

* maskinlæring (ml): Brug af algoritmer til at lære af data i dokumenter og foretage forudsigelser om fremtidige dokumenter.

* Knowned Graph Construction: Opbygning af en struktureret repræsentation af oplysninger fra dokumenter for at lette videnopdagelse og ræsonnement.

* Dokumentopsummering: Oprettelse af kortfattede resume af lange dokumenter, der fremhæver nøgleoplysninger.

* Dokumentklynger: Gruppering af dokumenter baseret på lighed i indhold eller stil.

4. Specialiserede teknikker:

* Informationsindhentning: Teknikker til søgning og hentning af relevante dokumenter fra store samlinger.

* Dokumentsikkerhed: Beskyttelse af dokumenter mod uautoriseret adgang og manipulation ved hjælp af kryptering, digitale underskrifter og vandmærkning.

* Dokumentarkivering: Langsigtet opbevaring og styring af dokumenter til overholdelse og historiske formål.

5. Nye teknikker:

* Computervision: Brug af computervisionsalgoritmer til at analysere og fortolke billeder i dokumenter, såsom at genkende håndskrevet tekst eller identificere objekter.

* dyb læring: Brug af dybe neurale netværk til avancerede dokumentbehandlingsopgaver som sentimentanalyse, billedgenkendelse og tekstgenerering.

Eksempler på dokumentbehandlingsapplikationer:

* Forretningsautomation: Automatisering af dataindtastning, fakturabehandling og kontraktstyring.

* kundeservice: Analyse af kundefeedback og løsning af forespørgsler fra e -mails og chatlogfiler.

* juridisk opdagelse: Identificering af relevante dokumenter i juridiske sager og udtrækning af nøgleoplysninger.

* Forskning og udvikling: Analyse af videnskabelige artikler, udtrækning af forskningsresultater og identificering af tendenser.

* markedsføring og salg: Analyse af kundepræferencer fra undersøgelser og sociale medieindlæg.

De specifikke teknikker, der bruges i dokumentbehandling, afhænger af den aktuelle opgave og de tilgængelige ressourcer. Med fremme af AI- og NLP -teknologier kan vi imidlertid forvente at se endnu mere sofistikerede og effektive dokumentbehandlingsteknikker i fremtiden.