Graip.AI ist stolz darauf, die Veröffentlichung unseres neuen maschinellen Lernmodells bekannt zu geben, das erstklassige Ergebnisse bei der Verarbeitung von Dokumenten bietet. Unser Modell konzentriert sich darauf, den gesamten Text eines Dokuments als Schlüssel und Werte zu klassifizieren, was eine einfache Extraktion und das Verständnis wichtiger Informationen ermöglicht. Im Gegensatz zu Microsoft AI Functionality bietet unser Modell eine überlegene Leistung und eine anpassbare Schnittstelle für aktives Lernen und Nachbearbeitungsverbesserungen. Hier erfahren Sie, was Sie über unsere Technologie wissen müssen.
Inhalt
Hauptthema
Unser Hauptaugenmerk liegt darauf, den gesamten Text eines Dokuments als Schlüssel und Werte zu klassifizieren, so dass es einfacher wird, wichtige Informationen aus Ihren Dokumenten zu extrahieren. Wir haben gute Qualität bewiesen und bieten Unterstützung für verschiedene Sprachen.
Vor-Ort-Hosting und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Unser Modell bietet On-Premise-Hosting und gibt Ihnen die volle Kontrolle über die Daten und Sicherheitsmaßnahmen Ihrer Kunden. Mit unserer Technologie werden die Sicherheitsstandards der Kunden erfüllt, und es gibt keine Abhängigkeiten von Microsoft-Richtlinien. Die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen macht Graip.AI zur idealen Lösung für Unternehmen, die sensible Informationen schützen möchten.
Anpassbare Schnittstelle
Mit Graip.AI können Sie unser generisches Modell so verwenden, wie es ist, oder Sie können sich für ein benutzerdefiniertes Modell entscheiden, das mit Kundendaten neu trainiert wird. Mit der vollen Kontrolle über die Schnittstellen für die Umschulung und Nachbearbeitung bietet unser Modell die Möglichkeit, aktives Lernen einzuführen. Darüber hinaus beseitigt der Zugriff auf die Versionskontrolle Migrationsprobleme und erleichtert Ihnen die Integration mit Lösungen von Drittanbietern.
Fortschrittliche Technologie
Unser Algorithmus zur Dokumentensegmentierung basiert auf den Daten von Text- und Bildelementen als Eingabe, einschließlich Text, Rahmen, Schriftarten und Standortstatistiken. Mithilfe moderner Element-Clustering-Ansätze mit flexiblen Hyperparametern zur Abstimmung können wir logische Blöcke auf der Dokumentenseite definieren, die zusammengehörige Informationen in einem Segment zusammenfassen.
Verbesserung der Aggregation von Entitäten und Beziehungen
Anhand der Ergebnisse der Dokumentensegmentierung können wir getrennte Werte zu einer Einheit zusammenfassen. Dabei bleiben wichtige Informationen wie Adressen oder Firmenanforderungen erhalten, die sich oft in verschiedenen Zeilen befinden und als mehrere Werte erkannt werden können. Außerdem können wir lange “Andere”-Abschnitte zu einer einzigen Einheit zusammenfassen.
Graip.AI gegen Microsoft: Welches maschinelle Lernmodell ist besser für die Dokumentenextraktion?
Wenn es um die Extraktion von Dokumenten geht, gibt es eine Vielzahl von Modellen auf dem Markt. In einem kürzlich durchgeführten Test, bei dem das New Generation ML Model von Graip.AI mit dem vortrainierten Modell von Microsoft verglichen wurde, stellten wir fest, dass beide gut abschnitten, aber es gab einige deutliche Unterschiede in ihren Ansätzen.
Das Modell von Graip.AI unterstützt verschiedene Sprachen und bietet On-Premise-Hosting-Optionen für zusätzliche Sicherheit.
Mit unserem Modell haben die Benutzer die volle Kontrolle über das Umlernen und die Nachbearbeitung und können so aktiv lernen. Microsofts Modell hingegen bietet keine Schnittstelle für aktives Lernen und Nachbearbeitungsverbesserungen, was es schwierig macht, die Ergebnisse des Modells vorherzusagen.
Fazit
Das ML-Modell der neuen Generation von Graip.AI für die Verarbeitung von Dokumenten bietet erstklassige Ergebnisse und eine anpassbare Schnittstelle für aktives Lernen und Nachbearbeitungsverbesserungen. Das Hauptaugenmerk des Modells liegt auf der Klassifizierung des gesamten Dokumententextes als Schlüssel und Werte, wodurch es einfacher wird, wichtige Informationen aus den Dokumenten zu extrahieren, und es unterstützt verschiedene Sprachen. Darüber hinaus erfüllen die On-Premise-Hosting-Option und die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen die Sicherheitsstandards der Kunden und schützen sensible Daten. Die anpassbare Benutzeroberfläche ermöglicht es Anwendern, sich für benutzerdefinierte Schnittstellen für das Retraining und die Nachbearbeitung von Modellen zu entscheiden und so aktives Lernen einzuführen.
Die fortschrittliche Technologie, die hinter dem Algorithmus zur Dokumentensegmentierung steht, verwendet moderne Ansätze zum Clustering von Elementen und definiert logische Blöcke auf der Dokumentenseite, die zusammengehörige Informationen in einem Segment zusammenfassen. Durch die Aggregation von Entitäten und die Verbesserung von Beziehungen bleiben wichtige Informationen erhalten und lange Abschnitte werden zu einer einzigen Entität zusammengefasst. Im Vergleich zu Microsofts Funktionalität hält sich das Modell von Graip.AI konsequent an die Logik, den gesamten Dokumententext in Schlüssel-Wert-Paare aufzuteilen, unterstützt verschiedene Sprachen und bietet eine Schnittstelle für aktives Lernen und Nachbearbeitungserweiterungen.
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