Im Bereich der intelligenten Dokumentenverarbeitung(IDP) werden zunehmend Modelle des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt, um den Prozess der Extraktion von Schlüssel-Wert-Paaren aus verschiedenen Arten von Dokumenten zu automatisieren. Diese ML-Modelle werden durch Training auf einer Reihe von markierten Beispielen erstellt, wobei das Ziel darin besteht, zu lernen, Schlüssel-Wert-Paare wie “Dokumenterstellungsdatum” und “Dokumentnummer” innerhalb eines Dokuments zu erkennen und zu identifizieren.
Sobald das Modell trainiert wurde, kann es auf neue und ungesehene Dokumente angewandt werden, so dass es automatisch relevante Informationen wie Daten und Zahlen extrahieren kann. Diese extrahierten Informationen können dann verwendet werden, um Dokumente zu klassifizieren, zu organisieren und effektiv zu verwalten. Die Automatisierung dieser Aufgaben, wie z.B. die Dateneingabe und das Abrufen von Informationen, führt zu einer erheblichen Zeitersparnis und verbesserten Effizienz im Unternehmen. Darüber hinaus werden die ML-Modelle in IDP kontinuierlich mit neuen Trainingsdaten aktualisiert und verbessert, so dass sie sich an wechselnde Dokumentenformate anpassen und die Genauigkeit erhöhen können.
Aber wenn es um die Extraktion von Schlüssel-Wert-Paaren aus Dokumenten geht, kann die Wahl des richtigen Modells den Unterschied ausmachen. Vorgefertigte Modelle, wie sie z.B. von großen Technologieunternehmen angeboten werden, sind zwar wegen ihrer Benutzerfreundlichkeit eine beliebte Wahl, aber für eine hohe Genauigkeit und das Auffinden aller Schlüssel-Wert-Paare sind maßgeschneiderte Modelle möglicherweise eine bessere Option.
Inhalt
Vergleich des ML-Modells von Graip.AI mit dem vortrainierten Modell von Microsoft
In einem kürzlich durchgeführten Test haben wir ein Dokument in englischer und lettischer Sprache verwendet, um zu sehen, wie die beiden Modelle mit dieser Herausforderung umgehen. Beide Modelle schnitten gut ab, aber es gab einige deutliche Unterschiede in ihren Ansätzen.
Einer der Hauptunterschiede besteht darin, dass unser benutzerdefiniertes Modell konsequent an der Logik festhält, dass der gesamte Dokumenttext in Schlüssel-Wert-Paare unterteilt werden sollte. Zum Beispiel sollte der Titel des Dokuments behandelt werden, da er oft eine Dokumentennummer mit wichtigen erläuternden Informationen ist. Im Microsoft-Modell werden diese Informationen jedoch nicht als wichtig erachtet.
Im Allgemeinen ignoriert das Microsoft-Modell oft auch andere wichtige Schlüssel-Wert-Paare. Dies ist kein guter Ansatz, da die Aufteilung des gesamten Textes in Schlüssel und Werte eine bessere Strategie ist. Selbst wenn unser benutzerdefiniertes Modell einen Fehler macht, kann dieser später korrigiert werden, aber wenn die Informationen ignoriert werden, sind sie verloren.
Aus der Sicht des Endbenutzers kann die Verwendung des Microsoft-Modells weniger vorteilhaft sein, da wichtige Informationen verloren gehen können. Außerdem haben wir festgestellt, dass das Microsoft-Modell Schlüssel-Wert-Paare nicht immer korrekt erkennt.
Obwohl beide Modelle gut funktionieren, ist unser benutzerdefiniertes ML-Modell besser geeignet, um wichtige Informationen aus Dokumenten zu extrahieren. Die Aufteilung des gesamten Textes in Schlüssel und Werte und die Möglichkeit, Fehler nachträglich zu korrigieren, machen es zu einer zuverlässigen Wahl für Benutzer, die Informationen aus ihren Dokumenten extrahieren möchten. Das Microsoft-Modell hingegen lässt oft wichtige Informationen außer Acht, was dazu führen kann, dass wichtige Erkenntnisse aus den Daten verloren gehen.
Microsoft ML-Modell
Einer der Hauptvorteile des Microsoft-Modells besteht darin, dass es bei Dokumenten in gängigen Sprachen, insbesondere Englisch, sofort gute Ergebnisse liefert. Das Modell wird auch von Microsoft gut unterstützt, denn alle sechs Monate werden Updates veröffentlicht, was für eine so große Plattform recht gut ist. Außerdem verfügt das Modell über eine benutzerfreundliche Oberfläche und Microsoft investiert viel in die KI-Forschung und -Entwicklung. Microsoft bietet auch eine begrenzte Möglichkeit, sein Modell neu zu trainieren, obwohl dies kostspielig und schwierig sein kann.
Andererseits besteht einer der größten Nachteile des Microsoft-Modells darin, dass es jederzeit als veraltet angesehen werden kann, was für Benutzer, die es bereits in ihr System integriert haben, ungünstig sein kann. Außerdem bietet das Modell keine Schnittstelle für aktives Lernen und Nachbearbeitungsverbesserungen, und es kann schwierig sein, die Ergebnisse des Modells vorherzusagen.
Graip.AI ML-Modell
Einer der Hauptvorteile unseres Modells ist, dass es sich auf die Klassifizierung des gesamten Dokuments und die Suche nach Schlüssel-Wert-Paaren konzentriert, wodurch sichergestellt wird, dass keine Informationen verloren gehen. Wir haben auch eine sehr hohe Qualität der Dokumenterkennung nachgewiesen. Darüber hinaus unterstützt unser ML-Modell verschiedene Sprachen und wir können ein On-Premise-Hosting anbieten, bei dem die Benutzer ihre Daten auf ihren eigenen Servern ablegen und speichern können, was zusätzliche Sicherheit bietet.
Ein weiterer Vorteil unseres Modells ist seine Rechtskonformität, da es alle erforderlichen Sicherheitsstandards erfüllt. Mit unserem Modell haben die Benutzer die volle Kontrolle über das Umlernen und die Nachbearbeitung und können so aktiv lernen.
Unser Modell gibt den Benutzern außerdem die volle Kontrolle über alle Versionen des Modells und ermöglicht eine einfache Integration mit Lösungen von Drittanbietern.
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass unser benutzerdefiniertes Modell eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen Modellen auf dem Markt bietet. Dazu gehören die Konzentration auf die Klassifizierung des gesamten Dokuments und die Suche nach Schlüssel-Wert-Paaren, die hohe Qualität der Dokumenterkennung, die Unterstützung verschiedener Sprachen, die Hosting-Optionen vor Ort und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Darüber hinaus haben die Benutzer die volle Kontrolle über die Umschulung und Nachbearbeitung und können sie mit Lösungen von Drittanbietern integrieren.
Fazit
Was das Graip.AI-Modell von anderen auf dem Markt unterscheidet, ist seine Konzentration auf die Klassifizierung des gesamten Textes in einem Dokument in Schlüssel und Werte und die Definition der Beziehungen zwischen ihnen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass keine Informationen verloren gehen und ermöglicht ein umfassenderes Verständnis der Daten.
Ein weiterer wichtiger Vorteil des Graip.AI-Modells ist seine aktive Lernfunktion. Dies ermöglicht es dem Kunden, die Daten selbst zu markieren und nach dem Training des Modells nur noch geringfügige Änderungen an den Ergebnissen vorzunehmen. Das Ergebnis ist ein vollautomatisches System, bei dem der Kunde seine eigenen Zyklen und Vorlagen verwaltet.
Neben seiner überlegenen Leistung ist das Graip.AI-Modell auch kostengünstiger als sein Gegenstück von Microsoft.
Insgesamt stellt das Graip.AI-Modell einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der intelligenten Datenverarbeitung (IDP) dar. Seine Konzentration auf die Klassifizierung des gesamten Textes in einem Dokument, seine aktive Lernfunktion und seine Kosteneffizienz machen es zu einer äußerst attraktiven Option für Unternehmen und Organisationen, die wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen möchten.