Erkunden der Funktionen von Dokument Intelligenz
Dokument Intelligenz basiert auf Machine Learning-Modellen, die zum Erkennen von Daten in Text trainiert werden. Die Möglichkeit zum Extrahieren von Text, Layout und Schlüssel-Wert-Paaren wird als Dokumentanalyse bezeichnet. Die Dokumentanalyse liefert Textstellen auf einer Seite bereit, die durch Begrenzungsrahmenkoordinaten identifiziert werden.
Die Informationen auf der Quittung 123 Main Street werden beispielsweise als key, address und value, 123 Main Street gespeichert. Die Dokumentanalyse könnte die Position des Feldwerts als Begrenzungsrahmenkoordinaten [4,1, 2,2], [4,3, 2,2], [4,3, 2,4], [4,1, 2,4] erfassen. Machine Learning-Modelle können die Daten in einem Dokument oder Formular interpretieren, da sie trainiert werden, Muster in den Positionen von Begrenzungsrahmenkoordinaten und Text zu erkennen.
Eine Herausforderung beim Automatisieren des Prozesses zur Dokumentanalyse besteht darin, dass Formulare und Dokumente in vielen verschiedenen Formaten vorliegen. So enthalten beispielsweise Steuerformulare und Führerscheindokumente zwar beide den Namen einer Person, die Begrenzungsrahmenkoordinaten für den Namen sind jedoch unterschiedlich. Separate Machine Learning-Modelle müssen trainiert werden, um qualitativ hochwertige Ergebnisse für verschiedene Formulare und Dokumente zu erzielen. Daher können Sie manchmal vorgefertigte Machine Learning-Modelle verwenden, die für häufig verwendete Dokumentformate trainiert wurden. In anderen Situationen müssen Sie möglicherweise ein Machine Learning-Modell anpassen, um ein eindeutiges Dokumentformat zu erkennen.
Durch die Automatisierung des Prozesses zum Lesen von Text und Aufzeichnen von Daten können Sie Vorgänge beschleunigen, die Benutzerfreundlichkeit erhöhen, die Entscheidungsfindung erleichtern und vieles mehr. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie Azure KI Services verwenden, um Dokument Intelligenz zu implementieren.