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Die Extraktion von Informationen aus PDFs und gescannten Dokumenten ist vielleicht nicht die interessanteste oder herausforderndste Thematik des Jahrhunderts. Es gibt einem nicht die Möglichkeit einen Roboter zu steuern, virtuelle Spiele zu spielen oder seine Kreativität auszuleben. Stattdessen ist es reine Fleißarbeit, etwas, das die “KI” zu automatisieren versprochen hat, jedoch bisher nicht erreicht hat. Nichtsdestotrotz stellt die Dokumentenverarbeitung, also die Umwandlung analoger Daten in ein digitales Format, eine subtile Herausforderung dar – eine Aufgabenstellung, die so einfach und doch so schwer zu lösen ist.
Anmerkungen sind das A und O: Es gibt kein Patentrezept. Selbst wenn Sie ein gutes Modell haben, müssen Sie immer noch eine Feinabstimmung mit Ihren Daten vornehmen. Idealerweise sollten Sie ein Annotationswerkzeug mit eingebauter Feinabstimmung haben oder flexibel genug sein, um diesen Mechanismus zu integrieren.
Erstellen von multimodalen Modellen: Wir verlassen uns bei der Analyse eines Dokuments nicht nur auf den Text. Stattdessen übernehmen wir alle Informationen (Position, Textgröße usw.) als Kontext, um diese als Merkmale nutzen zu können. Eine reine OCR (optische Zeichenerkennung) oder ein rein textbasierter Ansatz sind suboptimal, um diese Aufgabe zu lösen.
Immer korrigieren: OCR– und Dokumentenlayoutmodelle sind nicht immer perfekt, daher ist es wichtig, dass der Mensch die Ergebnisse des Systems korrigiert. Sie können die Korrektur verwenden, um Ihr Modell neu zu trainieren oder als vorletzten Schritt vor dem Speichern der Ergebnisse in einer Datenbank.
Beschriftungen sind bei jeder Lösung für die Dokumentenverarbeitung unabdingbar. Dokumente neigen dazu, sehr unterschiedlich auszusehen, selbst wenn sie unterscheidbare Muster haben. Sie brauchen also ein Werkzeug, mit dem Sie Dokumente zuverlässig beschriften können.
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