OCR NLP kullanıyor mu
Özet:
1. Optik Karakter Tanıma (OCR), taranan belgelerden bilgileri çıkarmak için yaygın bir yöntemdir.
2. NLP (doğal dil işleme), yanlış kelimeleri doğru olanlarla değiştirerek OCR’nin doğruluğunu artırabilir.
3. NLP, yazılı ve sözlü dili makine anlayışına çevirmeye odaklanan AI’nın bir alt alanıdır.
4. NLP, istatistiksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini hesaplamalı dilbilimle birleştirir.
5. OCR teknolojisi, kağıt belgeleri taraması ve dijitalleştirmesi gereken işletmeler için çok önemlidir.
6. OCR yazılımı, taranan belgeleri daha fazla işleme için dijital, organize temsillere dönüştürebilir.
7. OCR teknolojisi, bankacılık, enerji ve yasal gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
8. NLP, belgelerdeki kelimelerin ve ifadelerin bağlamsal olarak anlaşılmasını sağlayarak OCR’yi geliştirebilir.
9. NLP, elektronik belgelerden değerli bilgiler ve bilgiler elde edebilir.
10. OCR ve NLP kombinasyonu, belgelerde yer alan verileri analiz etmek için özellikle güçlüdür.
Sorular:
1. NLP OCR’nin doğruluğunu nasıl geliştirebilir??
NLP, yanlış kelimeleri doğru olanlarla değiştirerek OCR doğruluğunu artırır.
2. NLP nedir?
NLP, yazılı ve sözlü dili makine anlayışına çevirmeye odaklanan AI’nın bir alt alanıdır.
3. NLP Belgelerde Yazılanları Nasıl “Anlıyor”?
NLP, değerli bilgileri anlamak ve çıkarmak için belgeler içindeki kelimeleri ve ifadeleri analiz eder.
4. OCR işletmeler için neden önemlidir??
OCR, işletmelerin daha kolay yönetim ve daha hızlı işleme için kağıt belgeleri taramasına ve dijitalleştirmesine izin verir.
5. Hangi endüstrilerde OCR yaygın olarak kullanılır?
OCR, çeşitli belge işleme görevleri için bankacılık, enerji ve yasal gibi endüstrilerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
6. OCR teknolojisi bankalara nasıl fayda sağlar??
OCR Technology, kontrolleri, sözleşmeleri ve diğer belgeleri elektronik olarak işleyerek zaman kazandırır ve bankalar için verimliliği artırır.
7. NLP’nin metin tanımada rolü nedir?
NLP, bağlamsal anlayış sağlayarak ve belgelerden değerli bilgiler çıkararak metin tanımayı geliştirir.
8. OCR teknolojisi kuruluşlar için oyunu nasıl değiştirir??
OCR Technology, sayısallaştırılmış belgelerin arama, değiştirilmesi ve çevirisini etkinleştirerek kuruluşların evrakları nasıl kullandığını ve yönettiğini devrim eder.
9. 2022’de metin tanımanın en önemli uygulamaları nelerdir??
2022’deki metin tanımanın en büyük uygulamaları, belge yönetimi ve bilgi çıkarma gibi sektöre özgü çeşitli kullanım durumlarını içerir.
10. NLP ve OCR maksimum verimlilik için nasıl birleştirilebilir?
NLP ve OCR’yi birleştirerek, işletmeler bağlamsal anlayış elde edebilir ve daha iyi karar verme için sayısallaştırılmış belgelerden değerli bilgiler elde edebilir.
11. NLP OCR’nin doğruluğuna nasıl katkıda bulunuyor??
NLP, dilsel analiz ve bağlam anlayışını sağlayarak, hataları azaltarak ve çıkarılan metnin yorumlanmasını artırarak OCR’nin doğruluğunu artırır.
12. Belge işlemede NLP kullanmanın faydaları nelerdir??
Belge işlemede NLP’yi kullanmak, içeriğin daha iyi anlaşılmasını, daha hızlı arama ve geri alma ve daha doğru bilgi çıkarma işlemini sağlar.
13. OCR ve NLP fakslara nasıl uygulanabilir??
OCR ve NLP, taranan faks belgelerini dijital metne dönüştürerek ve daha sonra analiz ve anlayış için NLP tekniklerini kullanılarak fakslara uygulanabilir.
14. NLP bilgisayarların insan dilini anlamasını nasıl sağlar??
NLP, bilgisayarların insan dilinin anlamını, amacını ve ruh halini anlamasını sağlamak için istatistiksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini hesaplamalı dilbilimle birleştirir.
15. OCR’nin zorlukları nelerdir ve NLP bunların üstesinden gelmeye nasıl yardımcı olabilir??
OCR, doğruluk, bağlam anlayışı ve dil değişkenliği gibi zorluklarla karşı karşıyadır. NLP, kelime doğruluğunu artırarak, bağlamsal anlayış sağlayarak ve dil varyasyonlarını muhasebeleştirerek bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir.
NLP, AI, sinir ağları ve OCR ve belge işlemenin avantajları; Giriş
Metin tanıma ile ilgileniyorsanız, aşağıdaki makaleleri okuyun:
NLP metin tanımaya nasıl yardımcı olur?
Bu blog yazısında, doğal dil işlemenin (NLP) metin tanımada nasıl kullanıldığı ve NLP’nin metin tanımayı nasıl geliştirdiği gibi soruları cevaplayacağız.
Alan Kilih
NLP metin tanımaya nasıl yardımcı olur?
Optik Karakter Tanıma (OCR), taranan belgelerden bilgi almanın ortak bir yoludur. Şirketler teknolojiyi kullanmaya başladığından beri iş akışları ve iş süreçleri çok değişti. OCR’yi daha doğru hale getirerek, ne kadar iyi çalıştığı konusunda daha iyi sonuçlar alabilirsiniz.
Beklediğiniz gibi, bir OCR çözümünü eğitmek için kullanılan görüntülerin kalitesi ne kadar iyi çalıştığını etkiler. Gerçek dünyada OCR çözümlerini kullanmanın bir problemi, karakterlerin doğruluğu arttıkça kelimelerin doğruluğunun önemli ölçüde düşmesidir.
Yanlış kelimeleri doğru olanlarla değiştirmek için NLP (doğal dil işleme) teknikleri kullanmak, kelimelerin doğruluğunu artırmanın bir yoludur.
Bu yazıda, doğal dil işlemenin (NLP) metin tanımada nasıl kullanıldığı ve NLP’nin metin tanımasını nasıl geliştirdiği gibi soruları cevaplayacağız.
NLP nedir?
Bilgisayarlar insan kadar zeki yapmak için, doğal dil işleme (NLP), bilgisayar biliminin bir alt alanıdır ve yapay zeka (AIyazılı ve sözlü dili makine anlayışına çevirmeye odaklanan.
Doğal Dil İşleme (NLP), istatistiksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini, kuralları kullanarak modelleri modelleyen hesaplamalı dilbilimle birleştirir. Birlikte kullanıldığında, bu araçlar bilgisayarların konuşmacının veya yazarın amacı ve ruh hali de dahil olmak üzere insan dilinin tüm anlamını metin veya ses verileri şeklinde “anlamasına” izin verir.
Doğal Dil İşleme Bilgisayarların diller arasında tercüme edilmesine, sözlü talimatları takip etmesine ve genellikle gerçek zamanlı olarak büyük miktarlarda metni özetlemesine izin verir. Muhtemelen ses kontrollü GPS cihazlarında, dijital asistanlarda, konuşma-metin dikte yazılımında, müşteri hizmetleri sohbet botlarında ve diğer tüketici kolaylıklarında NLP’yi zaten kullandınız. Ancak doğal dil işleme, başarıları için gerekli süreçleri otomatikleştirerek ve standartlaştırarak işletmeleri daha verimli hale getirmeyi amaçlayan kurumsal çözümlerde daha kritik hale geliyor.
OCR (optik karakter tanıma) ve metin tanıma
Otomatik metin tanıma büyük ölçüde optik karakter tanıma (OCR). İşletmelerin kağıt belgeleri tarama ve dijitalleştirme ihtiyacı, optik karakter tanıma teknolojisinin geliştirilmesini sağladı.
İşletme operasyonları, mektuplar, faturalar, basılı sözleşmeler ve resimler gibi çeşitli belgeleri yönetmelidir. Çok fazla kayıt olduğunda, arama gibi basit şeyler bile uzun zaman alabilir ve çok paraya mal olabilir. OCR yazılımı kağıt belgeleri tarayabilir ve çıkarılan verileri dijital, düzenli gösterimlere dönüştürebilir. Veriler daha sonra daha fazla işlenebilir ve sıralama, arama ve düzenleme gibi işlemler hızla gerçekleştirilebilir.
Birçok türden işletmeler OCR yazılımı kullanıyor. Bankaların Nakit ve İşleme Kontrolleri Prosedürleri İyi Bir İllüstrasyon sağlar. Bir incelemeyi elektronik olarak işlemek (tarama, metin dönüşümü ve imza eşleştirme yoluyla) banka, ödeme yapan ve alıcı için bir zaman tasarrufudur – Point’te KAVRAM: hacimli yasal makaleleri küresel bir arama yapma yeteneği. OCR teknolojileri çok sayıda belgeyi işleyebilir ve verilere anında erişim sağlayabilir. Geniş bir müşteri tabanına hizmet veren enerji endüstrisindeki şirketler, ödenecek hesaplardan da yararlanabilir. Elektronik işleme için fatura verilerini hazırlamanın yaygın bir yolu, bunları taramak ve verileri bir veritabanında anahtar değer çiftleri olarak kaydetmektir.
Doğal olarak, akla gelebilecek her alanda örnekler bulunabilir. Söz konusu olduğunda, OCR teknolojisi, kuruluşların evrak işlerini nasıl kullandığı ve yönettiği için oyunu değiştirir. Sayısallaştırılmış belgelerden gelen bilgiler bir veritabanında saklandıktan sonra, aranabilir, değiştirilebilir ve hatta çevrilebilir.
Metin tanıma ile ilgileniyorsanız, aşağıdaki makaleleri okuyun:
- 2022’de ilk 5 metin tanıma uygulaması
- Optik karakter tanıma (OCR) – kesin kılavuz
- Metin Tespiti için A-Z Kılavuzu
NLP metin tanımada nasıl kullanılır?
Fakat, OCR, işlediği makaleler hakkında daha fazla bilgi verememe dezavantajına sahiptir. Size bir örnek verelim: Beyzbol hakkında hiçbir şey bilmeyen bir İspanyolca çevirmene, bir beyzbol yayınını optik karakter tanıma kullanarak İngilizce’ye yorumlamak için sorduğunu hayal edin. Kelimeler tercüme edilebilir, ancak bağlam olmadan, çeviri çok mantıklı olmayabilir. Eğer bir “çift oyun” nun ne olduğunu bilmiyorsanız?
Doğal Dil İşleme (NLP) yardımıyla bilgisayarlar, içindeki kelimeleri ve cümleleri analiz ederek yazdıklarını “anlayabilir”. Uygun şekilde uygulandığında kaynak dosyalardan değerli bilgiler ve bilgiler elde edebilir.
Elektronik belgelere doğal dil işleme ile optik karakter tanıma uygulamak, özellikle birçok alanda faksların yaygın kullanımı göz önüne alındığında güçlü bir kombinasyondur.
Ayrıca, bu belgelerin içinde yer alan verileri analiz etmek için, bunları metin tanıma teknolojisini kullanarak taramak gerekir. NLP, bu sistemlerin ortaya çıkan metindeki ilgili kavramları tanımasına izin vererek bu süreci geliştirir. Bu, bir öğenin onaylanıp onaylanmayacağına karar vermek için gereken makine öğrenimi analizlerine yardımcı olur.
NLP metin tanımayı nasıl geliştirebilir?
Artık bu iki teknolojiyi anladığımıza göre, NLP teknolojisinin metin tanımasını nasıl geliştirebileceğine kısaca bakalım.
Optik karakter tanıma, taranan kağıt belgeler gibi fiziksel belgelerin dijital görüntülerinde basılı veya el yazısı metin karakterleri arasındaki farkı anlatmak için teknolojiyi kullanır. Metin tanıma optik karakter tanıma anlamına gelir ve metin tanıma, taranan bir görüntüdeki kelimeleri bulabilir, ancak bu kelimelerin ne anlama geldiğini anlayamaz.
NLP bu noktada devreye giriyor!
Doğal Dil İşleme Bilgisayarların yazılı ve konuşulan kelimeleri insanların nasıl yaptıklarına benzer şekilde anlamalarını sağlar. Bu iki teknolojinin güçlerini birleştirdiğini hayal edelim!
NLP, metin tanıma doğruluğunu artırabilir ve bu teknolojinin metni insanların yapabileceği gibi anlamasına yardımcı olabilir.
Ancak OCR ve NLP işletmenize nasıl yardımcı olur??
OCR ve NLP tarafından desteklenen modern uygulamalar, işletmenizin aşağıdakiler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere, belge ile ilgili çok çeşitli etkinlikler yapmasına izin verir:
- Pasaport ve Kimlik Kartları gibi belgelerin tanımlanması mekanik olarak okunabilir.
- Banka kartları, faturalar, biletler ve çekler dahil olmak üzere belgeleri hızlı bir şekilde tarayabilirsiniz.
- Fatura bilgilerini otomatik olarak doldurun.
- Bir müşteri ilişkileri yönetim sistemine veya çevrimiçi forma otomatik olarak bilgi iletin.
- Birden fazla müşteri bilgisi kaynağı doğruluk açısından kontrol edilmelidir.
- Veri çıkarma hizmetlerini seçen işletmeler, daha eğitimli seçimler yapmak ve güvenle ilerlemek için kullanılabilecek özetlenmiş verilere erişebilir.
Sonuç olarak
Özetle, sıklıkla metin tanıma olarak bilinen OCR, basılı metnin görüntülerinden metni dijitalleştirme sürecidir. Ancak, bu teknoloji metnin anlamını anlayamaz. Doğal dillerin işlenmesi, bilgisayarlara yazılı ve konuşulan dili bir insanınkiyle karşılaştırılabilir bir şekilde kavrama kapasitesi sağlar. Bu yüzden, NLP, metnin anlamını anlamaya yardımcı olarak metin tanıma doğruluğunu artırabilir.
Son yıllarda, OCR çok yararlı bir kaynak haline geldi. İş operasyonlarınızı geliştirmek için metin tanıma teknolojisine ihtiyacınız varsa, Cameralyze size yardımcı olmak için burada! Cameralyze’nin AI tabanlı çözümleri, Metin Vizyonu, Veri Doğrulama, Yüz Tanıma ve Belge Tanımlama gibi teknolojileri kullanarak işletmelerin analizini basitleştirir ve kritik verileri çıkarır.
Cameralyze, herhangi bir kodlamaya ihtiyaç duymayan bir AI-Solutions platformudur. Platform, düşük bir maliyetle neredeyse tüm AI ve bilgisayar görme tabanlı teknolojilere erişim sağlar ve metin tanıma hizmetleri de platformda mevcuttur.
Önemli olarak, rakiplerinin çoğundan farklı olarak, platformun kullanıcının adına herhangi bir özel yazılıma veya teknolojik know’a ihtiyacı yoktur. Doğrudan bir web tarayıcısını kullanarak erişebilir ve belgenizi tarayabilir ve anında metin almak için siteye yükleyebilirsiniz. Basitçe söylemek gerekirse, Cameralyze size istediğiniz uyarlanabilirliği ve verilerinizi uygun gördüğünüz gibi kullanma özgürlüğünü sağlar. Dijital verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur.
İş Kullanım Kılıfınız için NLP ve OCR çözümleri oluşturulabilir mi?? NLP çözümü kullanmaya nasıl başlanır? OCR ile hangi görevler otomatikleştirilebilir? Başka sorunuz var mı?
Şimdi başlayın ve Cameralyze’nin metin tanıma çözümünü deneyin.
AI’nın son teknolojisini ve bugün mevcut olan en iyi ürünleri öğrenmek için Cameralyze blogunu ziyaret edin.
NLP, AI, sinir ağları ve OCR ve belge işlemenin avantajları; Giriş
Yapay zeka, çok sayıda endüstri ve alanda giderek daha fazla dahil oldu ve ortak inancın aksine,’t Yalnızca hesaplamalara atıfta bulunur. AI ayrıca yeni teknolojilerin geliştirilmesinde veya zaten var olanların ilerlemesinde çok önemli bir karar verme ve bilişsel faktör olabilir. Akıllı belge işleme makalemizin odak noktası olacak ve NLP, AI, OCR ve sinir ağları gibi şeylerin bu alanı nasıl dönüştürdüğünü ve daha verimli olmasına yardımcı olacağını tartışacağız.
Doğal dil işleme hakkında
Doğal dil işleme veya NLP, bilgisayarların insan dilinin anlamını kavrama ve buna göre yorumlama mücadelelerine yardımcı olan belirli bir AI dalını temsil eder. Tanımının belirttiği gibi, insanlar ve makineler arasındaki etkileşimi kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. NLP, dijital bankacılık ve belge tanımadan çok sayıda alanda fatura işleme, sigorta talepleri işleme, fatura işleme otomasyonu ve akıllı belge işlemeye göre kullanılır.
NLP ayrıca konuşma ve metin algılama ve segmentasyon, optik karakter tanıma, belge sınıflandırması ve metin-konuşma dönüşümleri gibi belirli faaliyet türlerini kapsamak için de yararlıdır. İşletmeler NLP’yi kullanmaktan çok yararlanır, çünkü e-posta ve belge sınıflandırmasına yardımcı olur, maliyetleri azaltır ve genel olarak yorumlama doğruluğunu ve verimliliği artırır.
AI’da NLP ve belge işleme arasındaki bağlantı
Belirli bir belgenin tam anlamını kavramanın, sunulduğu formdan bağımsız olarak, işletmeler için büyük bir zorluk olabileceği bir sır yoktur. Günümüzde, veriler büyük hızlarda ve hacimlerde üretiliyor ve her şeye ayak uydurmak neredeyse imkansız olabilir. Serbest metin de yukarıda belirtilen sorunun bir parçasıdır, çünkü bu ortamda anlamak ve çalışmak inanılmaz zordur. Sonuçta, geleneksel teknolojiler yeterli doğruluk sağlamaz.
Başka bir zorluk, yapılandırılmış verilerin anlamını kavramaktır, çünkü geleneksel teknolojiler yeni bir metin biçimi göründüğünde bunu yapamaz. Kısacası, veri çıkarma ve işleme işletmeler için büyük bir engel haline gelebilir ve verimlilik söz konusu olduğunda büyük bir blok sağlayabilir.
AI’da NLP ile belge işleme arasındaki bağlantı, tamamen yapılandırılmamış veriler kullanılabilir hale geldiğinde belirlenir. NLP ayrıca, her iki belge türünden gelen verileri okumak ve işlemek amacıyla akıllı belge işleme ile de kullanılır, yani yapılandırılmış ve yapılandırılmamış. Dijital Posta Odası Otomasyonu ve Belge Sınıflandırma Makinesi Öğrenimi, AI’da NLP’nin kullanımı yoluyla çok daha verimli ve hızlı hale gelebilecek süreçlerin bir parçasıdır.
Ayrıca, doğal dil işleme, bir metnin doğru anlamını kavramak için anahtar kelimeler, anahtar niyetler ve önemli ifadeler gibi şeyleri keşfedebilir ve yorumlayabilir.
Bir belgedeki verileri insan duygularına dayalı olarak kategorize edebilmesi anlamında NLP ile duygu analizi de mümkündür. Bunlardan bazıları, olumlu ve olumsuz duyguların yanı sıra nötr duygular. Bir şirketin pazarlama departmanı, izleyicinin hissettiği veya hissetmesi gereken gerçek insan duygularını vurgulayabilir çünkü bu yorumlardan büyük fayda sağlayabilir. Kişiselleştirilmiş hizmetler, daha fazla hedefli ve müşteri dostu destek gibi oluşturulabilir.
Akıllı belge işlemesinde sinir ağları
Nöral ağlar, AI’nın kuruluşundan bu yana akıllı belge işlemenin entegr bir parçası olmuştur. Aslında, bu tür ilk ağ 1990’larda geri tasarlandı, böylece bankalar el yazısı adresleri otomatik olarak işlemek için çekleri ve postaneleri okuyabilir ve işleyebilir. Açıkçası, sinir ağları ve yapay zeka, o zamandan beri ve şimdi, doğru belge işleme faaliyetleri için zorunlu hale geldi.
Derin öğrenme, insan beyninin sinir ağını ve nasıl işlev gördüğünü simüle etmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Bu YSA’lar aslında derin öğrenmenin temelini temsil eder ve makinelerin büyük veri hacimlerini tanımasını ve öğrenmesini sağlar. Ayrıca sürekli gelişiyor ve öğreniyorlar, dolayısıyla isim, böylece performans arttı ve sonuçlar daha iyi.
Ancak, makine öğrenimi modelleri yüksek kaliteli veriler kullanarak eğitim almadan iyileştiremez. İnsanlar bunu verileri etiketleyerek ve belirli bir alana veya işletmeye uyacak şekilde öğrenme deneyimini kişiselleştirerek yapabilirler. Modeller, işletme geliştikçe ve daha geniş bir kitleyi kazandıkça geliştirilebilmeleri için tekrar tekrar eğitilebilir. Modelleri güncellemek, hareket halindeki yeni veri ve belgeleri tanıyabilmeleri ve anlayabilmeleri için belge işlemede yaygın bir uygulamadır.
Optik Karakter Tanıma Hakkında (OCR)
BT’S Şimdi optik karakter tanıma veya OCR hakkında biraz konuşma zamanı, bazen basitçe metin tanıma olarak da adlandırılır. OCR fiziksel belgeleri tarayabilir, verileri (metin, görüntüler vb.) ve sonra yeniden tasarlayın. Bu tür bir yazılım aynı zamanda harfleri çıkarabilir, kelimeleri ve kelimeleri cümlelere sokabilir, bu nedenle orijinal belgenin düzenlenmesine izin verir. Dahası, OCR sayesinde, manuel veri girişi artık gerekli değildir, bu nedenle şirketler söz konusu olduğunda zaman ve para tasarrufu sağlar.
OCR, fiziksel belgeleri bir bilgisayarın tanıyabileceği dijital belgelere dönüştürmek için donanımlı bir yazılım karışımını kullanarak çalışır. Sürücüyü düşün’s lisans ocr, vergi formu ocr veya id ocr ve bunun ne hakkında olduğunu hemen anlayacaksınız. Özünde, bu hala makine öğrenimi OCR ile ilgilidir, çünkü bu tür bir çözümün belgeleri dijital verilere nasıl dönüştüreceği öğretilmesi gerekir.
AI ayrıca devreye giriyor, bu yüzden akıllı karakter tanıma da var. Bu, farklı dilleri, işaretleri ve el yazısı stillerini tanıyabilen özel bir OCR türüdür. Çoğu zaman, şirketler veya bireyler, fiziksel tarihsel veya yasal belgeleri PDF’ye dönüştürmek için OCR kullanırlar.
BT’Bu tür bir çözümün ilk yinelemesinin Kurzweil Computer Products, Inc tarafından oluşturulan Omni-Font OCR olduğunu belirtmeye değer. 1974’te. O zaman, bu teknoloji hala yeniydi ve yazdığı yazı tipine bakılmaksızın sadece basılı metni tanıyabilir. Şirketin kurucusu Ray Kurzweil, bu teknolojiyi körlere yardım etmek için kullanmaya karar verdi ve makine öğreniminin yardımıyla metinleri yüksek sesle okuyabilen bir cihaz yarattı. Bunu bir OCR robotu olarak düşün.
Bu teknoloji, 1990’larda tarihi gazetelerin dijital veritabanlarını oluşturma ihtiyacı ile daha da popüler hale geldi, böylece’kaybolmak. Günümüzde, OCR teknolojisi tüm dünyanın dört bir yanındaki belge işlenmesinde normal insanlar tarafından kullanılmaktadır. Çoğumuz telefonlarımızda fiziksel belgeleri çeşitli amaçlarla tarayabilen ve dijital belgelere dönüştürebilen bir uygulamamız var. Bu tür teknolojilerin icadı ve geliştirilmesinden önce, bunu yapmanın tek yolu belgeleri manuel olarak kopyalamaktı. Bu sadece son derece zaman alıcı değil, aynı zamanda düzeltilmesi için daha fazla zamana ihtiyaç duyan kaçınılmaz hatalara yatkındı.
OCR belge işleme için nasıl çalışır??
OCR’nin işlevini yerine getirmek için hem donanım hem de yazılımın bir kombinasyonunu nasıl kullandığından bahsettik. Karışımın donanım kısmı, çoğu zaman fiziksel belgeleri işleyebilen bir tarayıcı tarafından temsil edilmektedir. Bu yapıldıktan sonra, yazılım kısmı verilerin iki renkli bir versiyona dönüştürüldüğü yere girer. Karanlık alanlar karakterleri temsil ederken, ışık arka planı temsil eder. Sadece karanlık alanların işlenmesi ve harflere, sayılara ve sembollere dönüştürülmesi gerekir.
Sonra desen tanıma ve özellik algılama aşamaları var. Birincisi, OCR yazılımındaki metni çeşitli formatlar ve yazı tiplerinde diğer örneklerle karşılaştırır. Bu, taranan karakterleri tanımasına yardımcı olur. İkinci aşama, sayıları ve karakterleri tanımak için belirli kuralları uygulamaktan oluşur. Çizgiler, konumlandırıldıkları açılar ve belirli bir sembolü tanıyarak, diğer birçok ayrıntı gibi şeyler dikkate alınır’bir mektup veya bir sayı.
OCR ve belge işlemeye nasıl fayda sağladığı
OCR’nin sahip olduğu birçok fayda vardır, ancak en önemli olanlar belge işleme alanı içinde gözlemlenebilir. Muhtemelen en önemli fayda, bir zamanlar çok zaman alıcı olan tüm veri giriş prosedürünün basitleştirilmesi ile ilgilidir. İnsanlar ve işletmeler artık dijital olarak birçok veri depolayabilir ve bu nedenle bu belgeleri istedikleri gibi arayabilir, okuyabilir ve düzenleyebilir. Bunlara erişim artık bir sabittir ve bir cihazda belirli bir bilgi parçasını aramak zahmetsiz hale gelmiştir.
OCR ayrıca bir şirketin maliyetlerini büyük ölçüde azaltır, belgelerin işlenmesini otomatikleştirir, şirket içindeki iş akışlarını hızlandırır ve verileri hızlı ve verimli bir şekilde merkezileştirir. Son fakat en az değil,’Gelişmiş teknolojilerin artık daha iyi uygulama performansı ve sonuçları üretebildiğinin. Bu, kullanıcıların kendilerinin ve işletmelerinin ve bireylerin ana yararlanıcısı olduğu anlamına gelir, NLP, sinir ağları, OCR ve AI gibi şeyleri genel olarak belge işleme çabalarına uygulamaktan korkmamalıdır.
OCR + NLP + Faks = fikir birliği için kazanan bir kombinasyon
Konsensüs Cloud Solutions, tekliflerine doğal dil işleme özelliği ekledi, bu da sağlık kuruluşlarının yapılandırılmamış belgeleri zengin bir bilgi kaynağına dönüştürmesini çok daha kolay hale getirecek. Ek yetenekleri, klinisyenlerin hastalara bakım sağlarken artık ek bağlama sahip olacağı anlamına gelir, bu da daha iyi sonuçlara ve maliyetlerin azalmasına yol açabilir. NLP + OCR Optik Karakter Tanıma (OCR), el yazısı veya yazılan metni bir bilgisayarın anladığı makine kodlu metne dönüştüren teknolojidir. OCR genellikle taranan kağıt belgelere, fotoğraflara ve diğer elektronik görüntülere uygulanır. Ancak OCR sınırlaması,’sağlayamıyor bağlam İşlediği belgeler için. İşte bir benzetme: OCR’yi, bir beyzbol yayını tercüme etmesi istenen beyzbolla tamamen aşina olmayan bir İtalyan çevirmen olarak düşünün. Söylenen kelimeleri dönüştürebilmelerine rağmen, bağlam eksiklikleri tamamen anlaşılamayan bir çeviriyle sonuçlanacaktır. Nasıl tercüme edersiniz “iki kat oyun” Örneğin yapmadıysan’bunun gerçekte ne olduğunu bilmiyorum? Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların “anlamak” kullanılan kelimeleri ve dili analiz ederek belgelerin içeriği. Başarılı bir şekilde uygulandığında, bu belgelerden bilgi ve bilgiler çıkarabilir. OCR + NLP, hala sağlık hizmetlerinde sıklıkla kullanılan fakslar dahil elektronik belgelere uygulandığında güçlü bir kombinasyondur. Fikir birliği bulut çözümleri’ Clarity Teklif, OCR ve NLP’yi, fakslarda tutulan yapılandırılmamış verilerin kilidini açan güçlü bir araçta birleştirir. Değer Çıkarma “Alıcıya bir faks oluşturulduğunda’Sonu Bu bilginin bir veritabanına konulması zordur,” Consensus Cloud Solutions’ın işletme görevlisi John Nebergall, yüz yüze görüşmede açıkladı Bugün sağlık hizmeti. “Yapmaya çalıştığımız, netlik kullanarak, yapılandırılmamış belgeyi ve [tıbbi kayıt] ‘a getiren yapıdır’anlamlı. ve daha iyi bir hasta deneyimi için kullanılmasına izin verin.” Amaç, fakslanan belgede bulunan her şeyi tercüme etmek değil, bu belgenin ne olduğunu anlamak ve bir klinisyenin kullanabileceği anlamlı bilgileri çıkarmaktır. Pratik yapmak mükemmelleştirir Bir NLP çözümünün etkili olabilmesi için, bir örnek belge setinde eğitilmesi gerekir. Örnek ne kadar büyük ve daha temsili olursa, çözüm o kadar iyi olur. Konsensüs, Bulut Tabanlı Faks Çözümü ile Sağlık Kuruluşları için Milyonlarca Faks İşlemleri İşlemleri Bu, NLP motorlarının bol miktarda uygulamaya sahip olduğu anlamına geliyor. Daha da iyisi, fikir birliği müşterileri netlik için yeni kullanımlar buldukça (yani: çözmeye yardımcı olabileceği yeni sorunlar), sistem bu büyük veri kümesinde hızlı bir şekilde yeniden eğitilebilir. “Biz ne’ve öğrenilmiş, doğal dil işlemenin gerçekten etkili olabilmesi için, ondan öğrenebilmek için çok fazla uygulama fırsatına sahip olması gerektiğidir,” dedi Nebergall. “Kelimenin tam anlamıyla ağımızda düzenli olarak akan milyarlarca sayfa faksımız var ve sistemi milyarlarca kez eğitme fırsatı veriyor. O’bizim avantajımız.” Öğrenmek için John Nebergall ile röportajın tamamını izleyin:
- Faksı yorumlamanın manuel süreci gerçekten gibidir?
- NLP neden şimdi geniş çapta kabul ediliyor ve 3 yıl önce
- Sağlık kuruluşunuzda yapılandırılmamış belgelerin saklanabileceği yerler
Healthcare IT’nin en son bilgilerini duymak için Podcast ile Röportajlar Dinleyin ve Abone Olun Healthcare It.
Ve en iyi hikayelerimize özel bir bakış için, Haber bültenimize abone ol.
Bize ne düşündüğünü söyle. Burada veya Twitter’da @HCITODAY adresinden bize ulaşın. Ve eğer sen’Bizimle reklam vermekle ilgilenmek, Çeşitlilerimize bak reklam paketleri ve bizim Medya kiti.
Consensus Cloud Solutions, Healthcare sahnesinin gururlu bir sponsorudur.
Deşifre metni
Deşifre metni
[00:00:08] Colin Hung: MERHABA BEN’M Colin bugün sağlık hizmeti ile asıldı. Ve ben’Monsus Cloud Solutions baş işletme görevlisi John Nebergall ile tekrar oturmaktan heyecan duyuyor. John, programa tekrar hoş geldiniz.
[00:00:27] John Nebergall: Colin burada olmak harika. Bana sahip olduğun için teşekkürler.
[00:00:29] Colin Hung: Yani bugün biz’yapılandırılmamış verilerden ve nasıl’Sabitlenmemiş ve düşük değersiz bir kaynak. Ve biz’Nasıl kilidini açabileceğiniz hakkında konuşacağım.
[00:00:39] John Nebergall: Harika. Yapılandırılmamış veriler benim favorim.
[00:00:43] Colin Hung: Seni biliyorum’Bunu sadece bu röportaj için söyle, ama seviyorum. Bayıldım. Öyleyse’Biraz bağlamla başlayın. Yapılandırılmamış veriler nedir ve neden sağlık hizmetlerinde bu kadar çok şey var?
[00:00:52] John Nebergall: Peki, modern veritabanlarının nasıl çalıştığını düşünüyorsanız – yapılandırılmış veriler, bir veritabanına, belirli alanlarda yüklenen verilerdir, böylece bu veritabanını arayabilir, verileri belirli bağlamlarda çekebilir ve bu verilerin size ne olduğunu anlamak için analiz kullanabilmek için analizlerdir.
Yapılmamış veriler yapılandırılmamış verilerdir’o kalıba uyuyor.
Örneğin, bir kağıt parçasındaki kelimeleri düşünürseniz, bu’S yapılandırılmamış veriler ve bir veritabanı olabilir’gerçekten kullan. Bir sağlık kuruluşu tarafından bir faks alındığında, faks gibi şeyleri düşünürseniz,’yapılandırılmamış verilerle yüklü -’kullanılamaz. Doktorlar el yazısı notlar, yapılandırılmamış veriler. Böylece’Sağlık hizmetlerinde gerçekten sorun: Bu yapılandırılmamış verilerin iyiliğine nasıl ulaşabilirim ve onu aranabilir, analiz edilebilecek ve hasta bakımında bize yardımcı olabilecek bir şekilde nasıl koyabilirim.
[00:01:45] Colin Hung: Evet. Bunu soracaktım. Peki bu yapılandırılmamış veriler aslında nasıl kullanılabilir?? Nasıl okuyabileceğinizi ve yorumlayabileceğinizi anlıyorum, ancak bilgisayarın kullanabileceği bir şeye dönüştürmek açısından, yapılandırılmamış veriler için bu kullanım durumlarından bazıları nelerdir??
[00:01:58] John Nebergall: Biliyorsun, sen’Çiviyi hemen kafasına vurmak! İnsanlar olarak bu belgeyi okuyabiliriz ve kafamızda bu verileri yapılandırırız. Anlayabiliriz. Ne anlama geldiğini biliyoruz. Bilgisayar tarama’Aynı şeyi yap. BEN’eminim sen’Bilgisayara bir yığın kağıt yazan kötü bir veri girişi kişisi zaman zaman görülür.
[00:02:20]’tam olarak ortaya çıkması gereken bu tür manuel süreç. Eğer fikir birliğinden önceki günleri düşünürseniz, bu yapılandırılmamış verileri almak için, bunu yapılandırın ve yararlı hale getirin. Esasen yaptığımız şey, neredeyse bir insan gibi anlamak için makine öğrenimi, yapay zeka adı verilen teknolojiyi uygulamak, bu sayfadaki kelimelerin ne anlama geldiğini anlamaktır. Bunu yaparak, önemli verileri çıkarabilir, bir veritabanına yüklenecek şekilde yapılandırabilir ve aslında yararlı ve aranabilir hale getirebiliriz.
[00:02:54] Colin Hung: Öyleyse sen ne’REP hakkında konuşmak doğal dil işleme, NLP. Bu doğru mu?
[00:02:57] John Nebergall: O’s tam olarak doğru.
[00:02:58] Colin Hung: Ve böylece bu belgeyi okuyabilir ve ilgili bilgileri çıkarabilir. Yani’Tüm belgeyi elektronik bir formata dönüştürmüyor, doğru? BT’El yazısı notu veya faks veya bu tür şeyler gibi çıkmak istediğiniz önemli şeyleri yorumlamak.
[00:03:12] John Nebergall: O’s tam olarak doğru. Veritabanı belirli şeyleri arıyor. Bir sağlayıcı olarak, belirli bilgi parçaları istiyorsunuz. Yapmazsın’her şeyi bir kerede her şeyi istiyorum. Ne istiyorsun’yeniden arıyor. Doğal dil işleme aynı şekilde çalışır. Diyorsun “Bu tür bilgileri çıkarmak istiyorum” Belgeyi otomatik zekadan anladığınız gibi… bu zeka bu bilgiyi çıkarır ve veritabanına koyar, böylece daha sonra referans verilebilir.
[00:03:40] Colin Hung: Şimdi bana göre, şirketinizin sadece yaptığı seanstan çıkan bir şeydi. Bu beni etkileyen bir şeydi – sen’her şeyi belgenin dışına dönüştürmek zorundadır. Amacınız tüm belgeyi dijitalleştirmek değil. Amacınız bunu yorumlamak, istediğiniz ve ihtiyacınız olan bilgileri gerçekten almak… ve gerisini bırakmaktır.
[00:03:57] Bana benzersiz bir bakış açısıydı. Bunu hiç düşünmedim. NLP’yi düşündüğümde, geçmişte, tüm belgeyi yorumlamak istersiniz. Ama öğrendiğim şey’Durum böyle değil. Sen’aslında çok özel bir şey arıyor ve bu yüzden aslında daha doğru hale getiriyor.
[00:04:11] John Nebergall: Sağ. Veri verilerdir. İlgili veriler bilgidir. O’bilgiyi almak için gerçekten buradaki hedef.
[00:04:18] Colin Hung: Şimdi, yakın zamanda NLP ürününüzün çıkışını duyurdunuz. Bize biraz daha bahsetmek ister misin?
[00:04:26] John Nebergall: Kesinlikle. Fikir birliği netliği,’ve özellikle faks göz önünde bulundurularak yaratıldı. Faks kullanarak sağlık hizmetlerinin içine çok fazla bilginin aktarıldığını anlıyoruz.
[00:04:40] Ama bu faks alıcıda oluşturulduğunda’son, çok sık,’Bu bilgilerin kolayca bir veritabanına konması zor. Bazen o’bir kağıt parçası olarak işlenir – manuel olarak girme sürecinden geçer. Bazen o’SADECE BİR HASTA KAYDINA DOKUNTA OLARAK DEĞİŞTİRİLDİ, ancak kolayca aranamaz.
Öyleyse, netlik kullanarak yapmaya çalıştığımız, yapılandırılmamış belgeyi bu yapıdır – veritabanına girin’anlamlı ve hasta deneyimini geliştirmek için kullanılmasına izin verin.
[00:05:11] Colin Hung: Bu konuda bir CIO veya CMIO veya herhangi bir sağlık lideri olsaydım. Bazı yapılandırılmamış verilerim olduğunu bilmek için arayabileceğim işaretler veya tetikleyiciler nelerdir, ya bir zorluk ya da,’T’den önce?
[00:05:30] John Nebergall: Dosyalama dolapları iyi bir işarettir. Kuruluşunuzun çeşitli bölümlerinde faks makineleriniz olduğunu görürseniz,’bir ipucu olacak. Ne zaman kağıt yığıldığında,’Bir ipucu. Bütün bunlar ve ben’Kesinlikle bir sağlık kuruluşundan geçerseniz’Bu tür ipuçlarını hızlı bir şekilde görmek ve söylemek oldukça kolay’Burada çok fazla veri, yararlı,’sadece hasta karşılaşmasında kullanılabilecek bir bağlamda yer almamak.
[00:05:59] Colin Hung: BEN’m varsayarak, çok fazla çıktı. Sadece masalarda ve şeylerde çok fazla makale görürseniz,’Ben başka bir işaret’Burada çok fazla yapılandırılmamış veri var.
[00:06:09] John Nebergall: Evet. O’s tam olarak doğru. Ve tüm bu yapılandırılmamış veriler potansiyel, değil. BT’şu anda bulunduğumuz yer ile tam olarak bilgilendirilmiş bir doktor arasındaki boşluğu nasıl kapatabiliriz’herhangi bir zamanda bir hastayı tedavi etmek.
[00:06:22] Colin Hung: Bu kullanılamaz formatta çok fazla bilgiye sahip olduğumuz beni şaşırtıyor, bu yapılandırılmamış format. Ve sen nesin’Yeniden konuşmak gerçekten dokunaklı çünkü evet, hala faks makinelerimiz var, hala bir şeyler yazdıran insanlarımız var, hala kağıt belgelerimiz var. Ve sen nesin’Konuşmak, bunu almak ve klinisyen veya hastalar için bu konuda yararlı hale getirme yeteneğidir.
[00:06:42] John Nebergall: Kesinlikle. Ve bunu yaptığınızda, bir hastayı tedavi edebilmek için yardımcı olabilecek gölgelerde olan bazı şeylerin kilidini açmaya başlıyorsunuz ve şu anda sadece’Bu statüye sahip.
[00:06:55] Colin Hung: Şimdi, NLP AI. BT’Yapay zeka ve yapay zeka şemsiyesi altında. Ve sanırım birkaç yıl önce, yutturma döngüsünün tepesine ulaştık. AI, çok fazla şey yapabileceğine söz verildi. Sanırım biz’O zirveden in çünkü biz’AI’nın yüksek profilli başarısızlıkları vardı. Sizce AI şimdi nerede? Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde biraz daha gerçekçi bir şekilde konumlandırıldığı bir noktada mıyız? Ve bunun için daha gerçekçi kullanım durumlarımız varsa?
[00:07:23] John Nebergall: Sanırım iki şey oldu. Bir numara, teknoloji gelişti ve iki numara, bu teknolojiyi soruna nasıl uygulayabileceğinizi daha iyi anlıyoruz.
[00:07:33] Yani bence’ve öğrenilmiş, doğal dil işlemenin gerçekten etkili olabilmesi için, ondan öğrenebilmek için çok fazla uygulama fırsatına sahip olması gerektiğidir. O’o makine öğreniminin geldiği yer. Ve sen daha çok’makineyi sunabilmek için o kadar çok’Bir insan olarak nasıl düzelttiğinizi gösterebildiğinizi, makine bunu hatırlıyor.
[00:07:53] Böylece bir insanın yaptığı şeyi yapabilmeye başlar. Anahtar, bunu tekrar tekrar yapabilmeniz gerektiğidir. Ve şu’gerçekten sahip olduğumuz avantajlardan biri. Kelimenin tam anlamıyla ağımızda düzenli olarak akan milyarlarca sayfa faksımız var ve sistemi milyarlarca kez eğitme fırsatı veriyor. O’Bu konudaki gerçek avantajımızın gerçekten geldiği yer.
[00:08:21] Colin Hung: Kulağa benziyor’s sadece daha fazlası “Kanıtlanmış AI”. Çok sağlam ve işe yaradığını biliyoruz. Ve dediğin gibi sen’bunu binlerce ve binlerce kez tekrarlanabilir, öngörülebilir bir şekilde yapabildi. AI için,’Ne almak istediğin.
[00:08:33] John Nebergall: Kesinlikle. Kesinlikle.
[00:08:35] Colin Hung: Öyleyse John, insanlar fikir birliği hakkında daha fazla bilgi edinmek için nereye gidebilir??
[00:08:39] John Nebergall: Fikir birliğinde bizi ziyaret edebilirsiniz.com ve orada ihtiyacınız olan tüm bilgileri alın,
[00:08:44] Colin Hung: John her zamanki gibi tüm harika bilgileri gerçekten takdir ediyorum. BT’Sizi programa sahip olmak için bir zevk.
[00:08:48] John Nebergall: Bana sahip olduğun için çok teşekkür ederim. gerçekten onu takdir ederim.
AI ve NLP kullanan Fatura OCR: Yeni Başlayan Kılavuz
AI ve NLP kullanarak bir fatura OCR çözümünüz olduğunda finansal süreçlerinizi otomatikleştirmek kolaydır. İşte böyle çalışıyor.
7 Ağustos 2022
AI ve NLP kullanarak Fatura OCR AP iş akışınızı dönüştürebilir.
AP ekibiniz için iş akışlarını kolaylaştırmaya hazır mısınız, iş zamanınızdan ve paranızı tasarruf edin? O zaman fatura ocr yazılımına ihtiyacınız var! Bu yeni teknoloji, fatura verilerini ayıklama ve manuel veri girişi ihtiyacını tamamen ortadan kaldırmak için makine öğreniminin gücünü kullanıyor.
Fatura OCR nedir?
OCR optik karakter tanıma anlamına gelir ve sayfadaki kelimeleri bulmak için taranmış bir veya görüntü dosyasının işlenmesini ifade eder.
Muhtemelen dönem boyunca rastladın ‘Fatura OCR’ daha önce olduğu gibi’AP otomasyon yazılımı arayan işletmeler için daha yaygın bir gereklilik haline geliyor. OCR yazılımı, taranan bir faturayı okuyabilen ve önemli bilgileri tespit etmek için analiz edebilen bir fatura tanıma biçimidir. İlk adım görüntüyü kelimelere dönüştürmektir; Geleneksel OCR taramasında olduğu gibi. İkinci adım, bu kelimeleri ayrıştırmak ve faturadaki bilgileri çıkarmaktır. Çıkarılan veriler tipik olarak:
- P.Ö. Sayılar
- Denge
- Bitiş tarihi
- Tedarikçi Ayrıntıları
- Banka hesapları ve ödeme ayrıntıları
Çok fazla fatura taraması yaparsanız,’En doğru işleme sonuçlarını elde etmek için OCR teknolojisini kullanan veri çıkarma yazılımına ihtiyacım var.
En iyi fatura OCR API’leri, format ne olursa olsun, herhangi bir kağıt faturasını doğru bir şekilde okuyabilmek için binlerce fatura üzerinde eğitilmiştir. Tüm tedarikçi faturaları birbirine benzemiyor ve sayfada nerede olursa olsun ilgili verileri çıkaracak bir çözüme ihtiyacınız var.
NLP nedir?
Akıllı OCR çözümleri, neyin arkasındaki semantiği anlamak için NLP (doğal dil işleme) kullanır’S sayfada yazılmış. Sadece Fatura PDF’deki karakterlerin ötesine geçen NLP, AI algoritmalarının verilerin daha doğru bir kategorizasyonu için kullanılan farklı terminolojiyi tam olarak anlamasını sağlar. Sadece bir anahtar kelime araması yapmak yerine, ilgili sinir ağları aslında terminoloji varyasyonlarının anlamını anlayabilecek.
Sonuç? Personelinizden herhangi biri olarak faturaların anlaşılmasının derinlikleriyle otomatik fatura işleme. Belge AI, NLP ve AI’daki en son gelişmeleri herkes tarafından erişilebilir hale getirir ve bilgisayar ekranının arkasında süper bilgilendirilebilir, yüksek güçlü bir asistanınız olduğunu hissedeceksiniz.
AI ve NLP kullanarak Fatura OCR’nin faydaları
AP iş akışınıza bir fatura OCR çözümü uygulamak, bu yıl alacağınız en kapsamlı kararlardan biri olabilir. İşte görmeyi bekleyebileceğiniz birkaç fayda:
Daha fazla zaman verimli
OCR fatura yakalama yazılımını kullanmak, fatura işlemenin tahmini çıkarır. Manuel veri girişine güvenmek yerine, bu tür bir yazılım saniyeler içinde bir faturayı işleyebilir ve çalışanlarınız için bolca zaman ayırabilir. Bunun yerine, faturaların doğru bir şekilde işlendiği bilgisini güvence altına alarak, rollerinin diğer birçok görevine odaklanabilirler.
Taranmış faturalarda çalışıyor
Faturaları işlemek için doğru yazılımı bulmanın zor kısmı, hangilerinin taranan faturalar üzerinde çalışacağını bulmaktır. Şimdi biliyorsunuz – sadece OCR kullanan bir veri yakalama aracı arayın ve bu çıkarma aracı kağıt faturalarınızda bile kusursuz bir şekilde çalışacaktır.
Zamanında her seferinde öde
Faturalarınızı erken öderseniz birçok tedarikçi uygun şartlar sunar. BT’Ekibiniz sürekli olarak bir birikmiş işgücü ile uğraştığı için genellikle erken ödenmesini engelleyen faturaların işlenmesi. Fatura işlemeyi otomatikleştirerek, artık tedarikçileriniz tarafından sunulan erken ödeme teşviklerinden yararlanabileceksiniz!
Neden Affinda’yı Seçin’S fatura çıkarıcı?
Affinda’S fatura çıkarıcı, küçük şirketler ve işletmeler arasında giderek daha popüler hale geliyor. Sır? Birçok rakipimizle karşılaştırılabilir işlevsellik ve doğrulukla bir fatura çıkarıcı sunuyoruz, ancak çok daha iyi bir fiyat noktasında. Doğruluk ve kullanılabilirliği korurken paradan tasarruf edin.
Fatura Ayrıştırıcısımız ayrıca uyarlanabilir tanıma teknolojisine sahiptir. Ayrıştırıcımızın fatura alanlarını tanıması için şablonlara güvenmek yerine, her belgeyi ilgili bilgiler için analiz ederek yeni bir format türüne uyum sağlamak üzere tasarlanmıştır.
Makine öğrenme algoritmamız, affinda anlamına gelir’S fatura ayrıştırıcısı hatalarından öğrenir, zamanla sürekli iyileşir. Fatura miktarı, PO numarası, tedarikçi detayları, sipariş tarihi, SKU verileri, fatura numarası ve adres dahil olmak üzere çok çeşitli ilgili alanları tanıyabilir.