{"id":1781,"date":"2023-04-12T17:49:00","date_gmt":"2023-04-12T17:49:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/modelo-de-valor-clave-de-nueva-generacion-los-mejores-resultados-de-su-clase-en-el-tratamiento-de-documentos"},"modified":"2025-09-19T14:40:09","modified_gmt":"2025-09-19T14:40:09","slug":"modelo-de-valor-clave-de-nueva-generacion-los-mejores-resultados-de-su-clase-en-el-tratamiento-de-documentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/es\/modelo-de-valor-clave-de-nueva-generacion-los-mejores-resultados-de-su-clase-en-el-tratamiento-de-documentos","title":{"rendered":"Modelo de Valor Clave de Nueva Generaci\u00f3n: Los mejores resultados de su clase en el tratamiento de documentos"},"content":{"rendered":"\n<p><a href=\"https:\/\/graip.ai\/es\">Graip.AI<\/a> se siente orgulloso de anunciar el lanzamiento de nuestro nuevo modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, 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 f\u00e1cilmente la informaci\u00f3n 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 tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Contenido<\/h2><ul><li><a href=\"#h-enfoque-principal\" data-level=\"2\">Enfoque principal<\/a><\/li><li><a href=\"#h-alojamiento-in-situ-y-cumplimiento-legal\" data-level=\"2\">Alojamiento in situ y cumplimiento legal<\/a><\/li><li><a href=\"#h-interfaz-personalizable\" data-level=\"2\">Interfaz personalizable<\/a><\/li><li><a href=\"#h-tecnologia-avanzada\" data-level=\"2\">Tecnolog\u00eda avanzada<\/a><\/li><li><a href=\"#h-agregacion-de-entidades-y-mejora-de-las-relaciones\" data-level=\"2\">Agregaci\u00f3n de entidades y mejora de las relaciones<\/a><\/li><li><a href=\"#h-graip-ai-vs-microsoft-que-modelo-de-aprendizaje-automatico-es-mejor-para-la-extraccion-de-documentos\" data-level=\"2\">Graip.AI vs Microsoft: \u00bfQu\u00e9 modelo de aprendizaje autom\u00e1tico es mejor para la extracci\u00f3n de documentos?<\/a><\/li><li><a href=\"#h-conclusion\" data-level=\"2\">Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-enfoque-principal\">Enfoque principal<\/h2>\n\n\n\n<p>Nuestro objetivo principal es clasificar todo el texto del documento en claves y valores, facilitando la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n importante de tus documentos. Hemos demostrado una buena calidad y permitimos la compatibilidad con distintas lenguas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alojamiento-in-situ-y-cumplimiento-legal\">Alojamiento in situ y cumplimiento legal<\/h2>\n\n\n\n<p>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 tecnolog\u00eda, se satisfacen las normas de seguridad del cliente, y no hay dependencias de las pol\u00edticas de Microsoft. Nuestro <a href=\"https:\/\/graip.ai\/es\/casos-de-uso\/automatizacion-del-cumplimiento\">cumplimiento<\/a> legal hace de Graip.AI la soluci\u00f3n ideal para las empresas que buscan salvaguardar informaci\u00f3n sensible.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-interfaz-personalizable\">Interfaz personalizable<\/h2>\n\n\n\n<p>Graip.AI te permite utilizar nuestro modelo gen\u00e9rico 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. Adem\u00e1s, el acceso al control de versiones elimina los problemas de migraci\u00f3n, facilit\u00e1ndote la integraci\u00f3n con soluciones de terceros.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tecnologia-avanzada\">Tecnolog\u00eda avanzada<\/h2>\n\n\n\n<p>Nuestro algoritmo de segmentaci\u00f3n de documentos se basa en datos de elementos de texto e imagen como entrada, incluyendo texto, recuadros, fuentes y estad\u00edsticas de ubicaci\u00f3n. Utilizando enfoques modernos de agrupaci\u00f3n de elementos con hiperpar\u00e1metros flexibles para su ajuste, podemos definir bloques l\u00f3gicos en la p\u00e1gina del documento que agreguen informaci\u00f3n relacionada en un segmento.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-agregacion-de-entidades-y-mejora-de-las-relaciones\">Agregaci\u00f3n de entidades y mejora de las relaciones<\/h2>\n\n\n\n<p>Utilizando los resultados de la segmentaci\u00f3n de documentos, podemos agregar valores separados en entidades unidas, conservando informaci\u00f3n importante como las direcciones o los requisitos de la empresa, que a menudo se encuentran en filas distintas y pueden reconocerse como varios valores. Adem\u00e1s, podemos combinar largas secciones &#8220;Otros&#8221; en una entidad s\u00f3lida.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"345\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/lu1_fc3f2dfe79.webp\" alt=\"Graip.AI vs Microsoft\" class=\"wp-image-315 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/345;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-graip-ai-vs-microsoft-que-modelo-de-aprendizaje-automatico-es-mejor-para-la-extraccion-de-documentos\">Graip.AI vs Microsoft: \u00bfQu\u00e9 modelo de aprendizaje autom\u00e1tico es mejor para la extracci\u00f3n de documentos?<\/h2>\n\n\n\n<p>En lo que se refiere a la extracci\u00f3n de documentos, hay una gran variedad de modelos en el mercado. En una prueba reciente en la que comparamos el Modelo ML de Nueva Generaci\u00f3n de Graip.AI con el modelo preentrenado de Microsoft, descubrimos que ambos funcionaban bien, pero hab\u00eda algunas diferencias notables en sus enfoques.<\/p>\n\n\n\n<p>El modelo de Graip.AI admite diferentes idiomas y ofrece opciones de alojamiento in situ para mayor seguridad.<\/p>\n\n\n\n<p>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 predicci\u00f3n de los resultados del modelo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>El Modelo ML de Nueva Generaci\u00f3n 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 extracci\u00f3n de informaci\u00f3n importante de los documentos, y admite distintos idiomas. Adem\u00e1s, la opci\u00f3n de alojamiento in situ y el cumplimiento legal satisfacen las normas de seguridad del cliente y protegen la informaci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n<p>La avanzada tecnolog\u00eda del algoritmo de segmentaci\u00f3n de documentos, que utiliza modernos enfoques de agrupaci\u00f3n de elementos, define bloques l\u00f3gicos en la p\u00e1gina del documento, agrupando la informaci\u00f3n relacionada en un segmento. La agregaci\u00f3n de entidades y la mejora de las relaciones conservan la informaci\u00f3n importante y combinan secciones largas en una entidad s\u00f3lida. En comparaci\u00f3n con la funcionalidad de Microsoft, el modelo de Graip.AI se adhiere sistem\u00e1ticamente a la l\u00f3gica 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.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sigue leyendo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/es\/a-la-cabeza-del-sector-la-innovadora-tecnologia-del-modelo-ml-personalizado-de-graip-ai-en-idp\">L\u00edderes del sector: La innovadora tecnolog\u00eda del modelo ML personalizado de Graip.AI en IDP<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/es\/entrevista-como-crear-un-procesamiento-de-documentos-de-gran-precision-con-el-modelo-ml-de-nueva-generacion\">Entrevista: C\u00f3mo crear un procesamiento de documentos de gran precisi\u00f3n con el modelo ML de nueva generaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Graip.AI se siente orgulloso de anunciar el lanzamiento de nuestro nuevo modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, que ofrece los mejores resultados de su clase para el procesamiento de documentos. 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