En el campo del Procesamiento Inteligente de Documentos(IPD), los modelos de Aprendizaje Automático (AM) se utilizan cada vez más para automatizar el proceso de extracción de pares clave-valor de distintos tipos de documentos. Estos modelos ML se construyen entrenando sobre un conjunto de ejemplos etiquetados, donde el objetivo es aprender a reconocer e identificar pares clave-valor como “fecha de creación del documento” y “número de documento” dentro de un documento.
Una vez entrenado el modelo, puede aplicarse a documentos nuevos y no vistos, lo que le permite extraer automáticamente información relevante, como fechas y números. Esta información extraída puede utilizarse para clasificar, organizar y gestionar documentos de forma eficaz. La automatización de estas tareas, como la introducción de datos y la recuperación de información, supone un importante ahorro de tiempo y una mayor eficacia dentro de la organización. Además, los modelos ML de IDP se actualizan y mejoran continuamente con nuevos datos de entrenamiento, lo que les permite adaptarse a los formatos cambiantes de los documentos y aumentar la precisión.
Pero cuando se trata de extraer pares clave-valor de documentos, elegir el modelo adecuado puede marcar la diferencia. Aunque los modelos preentrenados, como los que ofrecen las grandes empresas tecnológicas, son una opción popular por su facilidad de uso, los modelos personalizados pueden ser una mejor opción para conseguir una gran precisión y encontrar todos los pares clave-valor.
Contenido
Comparación del modelo ML de Graip.AI con el modelo preentrenado de Microsoft
En una prueba reciente, utilizamos un documento tanto en inglés como en letón para ver cómo afrontaban el reto los dos modelos. Ambos modelos funcionaron bien, pero había algunas diferencias notables en sus enfoques.
Una de las principales diferencias es que nuestro modelo personalizado se adhiere sistemáticamente a la lógica de que todo el texto del documento debe dividirse en pares clave-valor. Por ejemplo, el título del documento debe tratarse porque a menudo es un número de documento con información explicativa importante. Sin embargo, el modelo de Microsoft no considera importante esta información.
En general, el modelo de Microsoft suele ignorar también otros pares clave-valor importantes. No es un buen enfoque, ya que dividir todo el texto en claves y valores es una estrategia mejor. Aunque nuestro modelo personalizado cometa un error, puede corregirse más tarde, pero si se ignora la información, se pierde.
Desde la perspectiva del usuario final, utilizar el modelo de Microsoft puede ser menos beneficioso, ya que puede perderse información importante. Además, también descubrimos que el modelo de Microsoft no siempre reconoce correctamente los pares clave-valor.
Aunque ambos modelos funcionan bien, nuestro modelo ML personalizado es más adecuado para extraer información importante de los documentos. Su enfoque en dividir todo el texto en claves y valores y su capacidad para corregir errores posteriormente lo convierten en una opción más fiable para los usuarios que buscan extraer información de sus documentos. Por otra parte, el modelo de Microsoft a menudo ignora información importante, lo que puede hacer que se pierdan conocimientos importantes de los datos.
Modelo ML de Microsoft
Una de las principales ventajas del modelo de Microsoft es su capacidad de ofrecer buenos resultados desde el principio para documentos en idiomas comunes, sobre todo en inglés. El modelo también está bien respaldado por Microsoft, que publica actualizaciones cada seis meses, lo que está bastante bien para una plataforma tan grande. Además, el modelo tiene una interfaz fácil de usar y Microsoft invierte mucho en apoyo a la investigación y el desarrollo de la AI. Microsoft también ofrece una capacidad limitada para reentrenar su modelo, aunque puede ser caro y difícil hacerlo.
Por otra parte, uno de los principales inconvenientes del modelo de Microsoft es que puede considerarse anticuado en un momento dado, lo que puede no ser conveniente para los usuarios que ya lo hayan integrado en su sistema. Además, el modelo no proporciona una interfaz para el aprendizaje activo y las mejoras posteriores al procesamiento, y puede ser difícil predecir los resultados del modelo.
Modelo ML Graip.AI
Una de las principales ventajas de nuestro modelo es que se centra en la clasificación de todo el documento y en la búsqueda de pares clave-valor, lo que garantiza que no se pierda información. También hemos demostrado una precisión muy alta en el reconocimiento de documentos. Además, nuestro modelo ML es compatible con distintos idiomas y podemos proporcionar alojamiento in situ, lo que permite a los usuarios colocar y almacenar sus datos en sus propios servidores para mayor seguridad.
Otra ventaja de nuestro modelo es su conformidad legal, cumpliendo todas las normas de seguridad necesarias. Con nuestro modelo, los usuarios tienen pleno control sobre el reentrenamiento y el postprocesamiento, lo que permite un aprendizaje activo.
Nuestro modelo también ofrece a los usuarios un control total sobre todas las versiones del modelo y permite una fácil integración con soluciones de terceros.
En conclusión, nuestro modelo personalizado ofrece una serie de ventajas sobre otros modelos del mercado, como su enfoque en la clasificación de todo el documento y la búsqueda de pares clave-valor, su alta calidad de reconocimiento de documentos, su compatibilidad con distintos idiomas, sus opciones de alojamiento in situ y su conformidad legal. Además, los usuarios tienen pleno control sobre el reentrenamiento y el postprocesamiento, y pueden integrarlo con soluciones de terceros.
Conclusión
Lo que diferencia al modelo Graip.AI de otros del mercado es que se centra en clasificar todo el texto de un documento en claves y valores, y en definir las relaciones entre ellos. Este enfoque garantiza que no se pierda ninguna información y permite una comprensión más completa de los datos.
Otra ventaja clave del modelo Graip.AI es su función de aprendizaje activo. Esto permite al cliente marcar él mismo los datos y, una vez entrenado el modelo, sólo hacer ligeros retoques en los resultados si es necesario. El resultado es un sistema totalmente automatizado en el que el cliente gestiona sus propios ciclos y plantillas.
Además de su rendimiento superior, el modelo Graip.AI también es más rentable que su homólogo de Microsoft.
En conjunto, el modelo Graip.AI representa un importante paso adelante en el campo del Procesamiento Inteligente de Datos (IDP). Su enfoque en la clasificación de todo el texto de un documento, su función de aprendizaje activo y su rentabilidad lo convierten en una opción muy atractiva para las empresas y organizaciones que buscan extraer información valiosa de sus datos.