Graip.AI est fier d’annoncer la sortie de son nouveau modèle d’apprentissage automatique, qui offre les meilleurs résultats de sa catégorie pour le traitement des documents. Notre modèle se concentre sur la classification de tout le texte du document en tant que clés et valeurs, ce qui permet d’extraire et de comprendre facilement les informations importantes. Contrairement à la fonctionnalité d’IA de Microsoft, notre modèle offre des performances supérieures et une interface personnalisable pour l’apprentissage actif et les améliorations post-traitement. Voici ce que vous devez savoir sur notre technologie.
Contenu
Principaux points d’attention
Notre objectif principal est de classer le texte de tous les documents en tant que clés et valeurs, ce qui facilite l’extraction d’informations importantes de vos documents. Notre excellente qualité a fait ses preuves et nous permettons la prise en charge de différentes langues.
Hébergement sur site et conformité juridique
Notre modèle propose un hébergement sur site, ce qui vous permet de contrôler totalement les données de vos clients et les mesures de sécurité. Grâce à notre technologie, les normes de sécurité des clients sont respectées et il n’y a pas de dépendance à l’égard des politiques de Microsoft. Notre conformité légale fait de Graip.AI la solution idéale pour les entreprises qui cherchent à protéger leurs informations sensibles.
Interface personnalisable
Graip.AI vous permet d’utiliser notre modèle générique tel quel, ou vous pouvez opter pour un recyclage personnalisé du modèle sur les données du client. Grâce au contrôle total des interfaces de recyclage et de post-traitement, notre modèle permet d’introduire l’apprentissage actif. En outre, l’accès au contrôle des versions élimine les problèmes de migration, ce qui facilite l’intégration avec des solutions tierces.
Technologie avancée
Notre algorithme de segmentation des documents est basé sur des données d’éléments de texte et d’image, y compris les textes, les encadrés, les polices et les statistiques de localisation. En utilisant des approches modernes de regroupement d’éléments avec des hyperparamètres flexibles pour le réglage, nous pouvons définir, sur la page du document, des blocs logiques qui regroupent les informations connexes en un seul segment.
Agrégation d’entités et amélioration des relations
En utilisant les résultats de la segmentation des documents, nous pouvons regrouper des valeurs distinctes en entités unies, en préservant des informations importantes telles que les adresses ou les exigences de l’entreprise qui sont souvent situées sur des lignes différentes et peuvent être reconnues comme plusieurs valeurs. En outre, nous pouvons combiner de longues sections “Autres” en une seule entité solide.
Graip.AI vs Microsoft : Quel est le meilleur modèle d’apprentissage automatique pour l’extraction de documents ?
En matière d’extraction de documents, il existe une grande variété de modèles sur le marché. Lors d’un récent test comparant le modèle ML de nouvelle génération de Graip.AI au modèle pré-entraîné de Microsoft, nous avons constaté que les deux modèles étaient performants, mais qu’il existait des différences notables dans leurs approches.
Celui de Graip.AI prend en charge différentes langues et propose des options d’hébergement sur site pour plus de sécurité.
Avec notre modèle, les utilisateurs ont un contrôle total sur le recyclage et le post-traitement, ce qui permet un apprentissage actif. Le modèle de Microsoft, quant à lui, ne fournit pas d’interface pour l’apprentissage actif et les améliorations post-traitement, ce qui rend difficile la prédiction des résultats du modèle.
Conclusion
Le modèle ML de nouvelle génération de Graip.AI pour le traitement des documents fournit des résultats de premier ordre et une interface personnalisable pour l’apprentissage actif et l’amélioration du post-traitement. L’objectif principal du modèle est de classer tout le texte du document en clés et en valeurs, ce qui facilite l’extraction d’informations importantes à partir des documents. En outre, l’option d’hébergement sur site et la conformité légale respectent les normes de sécurité des clients et protègent les informations sensibles. L’interface personnalisable permet aux utilisateurs d’opter pour des interfaces personnalisées de recyclage et de post-traitement des modèles avec un contrôle total, introduisant ainsi l’apprentissage actif.
La technologie avancée qui sous-tend l’algorithme de segmentation des documents en utilisant des approches modernes de regroupement d’éléments, définit des blocs logiques sur la page du document grâce au regroupement des informations connexes en un seul segment. L’agrégation d’entités et l’amélioration des relations permettent de préserver les informations importantes et de combiner de longues sections en une seule entité solide. Comparé à la fonctionnalité de Microsoft, le modèle de Graip.AI adhère de manière cohérente à la logique de division de tout le texte du document en paires clé-valeur, prend en charge différentes langues et fournit une interface pour l’apprentissage actif et les améliorations post-traitement.
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