Graip.AI se siente orgulloso de anunciar el lanzamiento de nuestro nuevo modelo de aprendizaje automático, que ofrece los mejores resultados de su clase para el procesamiento de documentos. Nuestro modelo se centra en clasificar todo el texto del documento como claves y valores, lo que permite extraer y comprender fácilmente la información importante. A diferencia de la Funcionalidad de AI de Microsoft, nuestro modelo ofrece un rendimiento superior y una interfaz personalizable para el aprendizaje activo y mejoras en el postprocesamiento. Esto es lo que debes saber sobre nuestra tecnología.
Contenido
Enfoque principal
Nuestro objetivo principal es clasificar todo el texto del documento en claves y valores, facilitando la extracción de información importante de tus documentos. Hemos demostrado una buena calidad y permitimos la compatibilidad con distintas lenguas.
Alojamiento in situ y cumplimiento legal
Nuestro modelo ofrece alojamiento in situ, lo que te da un control total sobre los datos de tus clientes y las medidas de seguridad. Con nuestra tecnología, se satisfacen las normas de seguridad del cliente, y no hay dependencias de las políticas de Microsoft. Nuestro cumplimiento legal hace de Graip.AI la solución ideal para las empresas que buscan salvaguardar información sensible.
Interfaz personalizable
Graip.AI te permite utilizar nuestro modelo genérico tal cual, o puedes optar por un reentrenamiento personalizado del modelo sobre los datos del cliente. Con un control total de las interfaces de reentrenamiento y postprocesamiento, nuestro modelo brinda la oportunidad de introducir el aprendizaje activo. Además, el acceso al control de versiones elimina los problemas de migración, facilitándote la integración con soluciones de terceros.
Tecnología avanzada
Nuestro algoritmo de segmentación de documentos se basa en datos de elementos de texto e imagen como entrada, incluyendo texto, recuadros, fuentes y estadísticas de ubicación. Utilizando enfoques modernos de agrupación de elementos con hiperparámetros flexibles para su ajuste, podemos definir bloques lógicos en la página del documento que agreguen información relacionada en un segmento.
Agregación de entidades y mejora de las relaciones
Utilizando los resultados de la segmentación de documentos, podemos agregar valores separados en entidades unidas, conservando información importante como las direcciones o los requisitos de la empresa, que a menudo se encuentran en filas distintas y pueden reconocerse como varios valores. Además, podemos combinar largas secciones “Otros” en una entidad sólida.
Graip.AI vs Microsoft: ¿Qué modelo de aprendizaje automático es mejor para la extracción de documentos?
En lo que se refiere a la extracción de documentos, hay una gran variedad de modelos en el mercado. En una prueba reciente en la que comparamos el Modelo ML de Nueva Generación de Graip.AI con el modelo preentrenado de Microsoft, descubrimos que ambos funcionaban bien, pero había algunas diferencias notables en sus enfoques.
El modelo de Graip.AI admite diferentes idiomas y ofrece opciones de alojamiento in situ para mayor seguridad.
Con nuestro modelo, los usuarios tienen pleno control sobre el reentrenamiento y el postprocesamiento, lo que permite un aprendizaje activo. El modelo de Microsoft, por otra parte, no proporciona una interfaz para el aprendizaje activo y las mejoras posteriores al procesamiento, lo que dificulta la predicción de los resultados del modelo.
Conclusión
El Modelo ML de Nueva Generación de Graip.AI para el procesamiento de documentos proporciona los mejores resultados de su clase y una interfaz personalizable para el aprendizaje activo y mejoras en el postprocesamiento. El objetivo principal del modelo es clasificar todo el texto del documento como claves y valores, lo que facilita la extracción de información importante de los documentos, y admite distintos idiomas. Además, la opción de alojamiento in situ y el cumplimiento legal satisfacen las normas de seguridad del cliente y protegen la información sensible. La interfaz personalizable permite a los usuarios optar por interfaces personalizadas de reentrenamiento del modelo y postprocesamiento con control total, introduciendo el aprendizaje activo.
La avanzada tecnología del algoritmo de segmentación de documentos, que utiliza modernos enfoques de agrupación de elementos, define bloques lógicos en la página del documento, agrupando la información relacionada en un segmento. La agregación de entidades y la mejora de las relaciones conservan la información importante y combinan secciones largas en una entidad sólida. En comparación con la funcionalidad de Microsoft, el modelo de Graip.AI se adhiere sistemáticamente a la lógica de dividir todo el texto del documento en pares clave-valor, admite distintos idiomas y proporciona una interfaz para el aprendizaje activo y las mejoras posteriores al procesamiento.
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