Nel campo dell’Intelligent Document Processing (IDP), i modelli di Machine Learning (ML) sono sempre più utilizzati per automatizzare il processo di estrazione di coppie chiave-valore da diversi tipi di documenti. Questi modelli di ML sono costruiti mediante l’addestramento su un insieme di esempi etichettati, dove l’obiettivo è imparare a riconoscere e identificare coppie chiave-valore come “data di creazione del documento” e “numero del documento” all’interno di un documento.
Una volta addestrato, il modello può essere applicato a documenti nuovi e non visti, consentendo di estrarre automaticamente informazioni rilevanti come date e numeri. Queste informazioni estratte possono essere utilizzate per classificare, organizzare e gestire efficacemente i documenti. L’automazione di queste attività, come l’inserimento dei dati e il recupero delle informazioni, porta a un notevole risparmio di tempo e a una maggiore efficienza all’interno dell’organizzazione. Inoltre, i modelli di ML in IDP vengono continuamente aggiornati e migliorati con nuovi dati di addestramento, il che consente loro di adattarsi ai formati dei documenti in evoluzione e di aumentare la precisione.
Ma quando si tratta di estrarre coppie chiave-valore dai documenti, la scelta del modello giusto può fare la differenza. Sebbene i modelli pre-addestrati, come quelli offerti dalle grandi aziende tecnologiche, siano una scelta popolare per la loro facilità d’uso, i modelli personalizzati possono essere un’opzione migliore per ottenere un’elevata precisione e trovare tutte le coppie chiave-valore.
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Confronto tra il modello di ML di Graip.AI e il modello pre-addestrato di Microsoft
In un recente test, abbiamo utilizzato un documento in inglese e in lettone per vedere come i due modelli hanno gestito la sfida. Entrambi i modelli si sono comportati bene, ma ci sono state alcune differenze evidenti nei loro approcci.
Una delle differenze principali è che il nostro modello personalizzato aderisce alla logica secondo cui tutto il testo del documento deve essere suddiviso in coppie chiave-valore. Ad esempio, il titolo del documento dovrebbe essere gestito perché spesso è un numero di documento con importanti informazioni esplicative. Tuttavia, il modello Microsoft non considera queste informazioni importanti.
In generale, il modello Microsoft spesso ignora anche altre importanti coppie chiave-valore. Questo non è un buon approccio: dividere tutto il testo in chiavi e valori è una strategia migliore. Anche se il nostro modello personalizzato commette un errore, può essere corretto in seguito, ma se le informazioni vengono ignorate, vanno perse.
Dal punto di vista dell’utente finale, l’utilizzo del modello Microsoft può essere meno vantaggioso in quanto le informazioni importanti potrebbero andare perse. Inoltre, abbiamo riscontrato che il modello Microsoft non sempre riconosce correttamente le coppie chiave-valore.
Sebbene entrambi i modelli abbiano buone prestazioni, il nostro modello ML personalizzato è più adatto a estrarre informazioni importanti dai documenti. La sua attenzione alla suddivisione di tutto il testo in chiavi e valori e la sua capacità di correggere gli errori in un secondo momento la rendono una scelta più affidabile per gli utenti che vogliono estrarre informazioni dai loro documenti. Il modello Microsoft, invece, spesso ignora informazioni importanti che possono portare alla perdita di importanti conoscenze sui dati.
Modello ML di Microsoft
Uno dei principali vantaggi del modello Microsoft è la sua capacità di fornire buoni risultati per i documenti nelle lingue più comuni, in particolare l’inglese. Il modello è anche ben supportato da Microsoft: gli aggiornamenti vengono rilasciati ogni sei mesi, il che è abbastanza buono per una piattaforma così grande. Inoltre, il modello ha un’interfaccia facile da usare e Microsoft investe molto nella ricerca e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Microsoft offre anche la possibilità limitata di riqualificare il suo modello, anche se può essere costoso e difficile farlo.
D’altra parte, uno dei principali svantaggi del modello Microsoft è che può essere considerato obsoleto in qualsiasi momento, il che potrebbe non essere conveniente per gli utenti che lo hanno già integrato nel loro sistema. Inoltre, il modello non fornisce un’interfaccia per l’apprendimento attivo e i miglioramenti post-elaborazione e può essere difficile prevedere i risultati del modello.
Modello ML di Graip.AI
Uno dei principali vantaggi del nostro modello è che si concentra sulla classificazione dell’intero documento e sulla ricerca di coppie chiave-valore, garantendo che nessuna informazione vada persa. Abbiamo anche dimostrato una qualità molto elevata nel riconoscimento dei documenti. Inoltre, il nostro modello ML supporta diverse lingue e possiamo fornire un hosting on-premise, consentendo agli utenti di collocare e archiviare i dati sui propri server per una maggiore sicurezza.
Un altro vantaggio del nostro modello è la sua conformità legale, in quanto soddisfa tutti gli standard di sicurezza necessari. Con il nostro modello, gli utenti hanno il pieno controllo sulla riqualificazione e sulla post-elaborazione, consentendo un apprendimento attivo.
Inoltre, il nostro modello offre agli utenti il pieno controllo su tutte le versioni del modello e consente una facile integrazione con soluzioni di terze parti.
In conclusione, il nostro modello personalizzato offre una serie di vantaggi rispetto ad altri modelli presenti sul mercato, tra cui l’attenzione alla classificazione dell’intero documento e alla ricerca di coppie chiave-valore, l’alta qualità del riconoscimento dei documenti, il supporto di diverse lingue, le opzioni di hosting on-premise e la conformità legale. Inoltre, gli utenti hanno il pieno controllo sulla riqualificazione e sulla post-elaborazione e possono integrarla con soluzioni di terze parti.
Conclusioni
Ciò che distingue il modello Graip.AI dagli altri presenti sul mercato è la sua attenzione alla classificazione di tutto il testo di un documento in chiavi e valori e alla definizione delle relazioni tra di essi. Questo approccio garantisce che nessuna informazione vada persa e consente una comprensione più completa dei dati.
Un altro vantaggio fondamentale del modello Graip.AI è la sua funzione di apprendimento attivo. In questo modo, il cliente può contrassegnare i dati da solo e, dopo che il modello è stato addestrato, apportare solo lievi modifiche ai risultati, se necessario. Il risultato è un sistema completamente automatizzato in cui il cliente gestisce i propri cicli e modelli.
Oltre alle prestazioni superiori, il modello Graip.AI è anche più conveniente rispetto alla controparte di Microsoft.
Nel complesso, il modello Graip.AI rappresenta un significativo passo avanti nel campo dell’elaborazione intelligente dei dati (IDP). La sua attenzione alla classificazione di tutto il testo di un documento, la sua funzione di apprendimento attivo e la sua economicità la rendono un’opzione molto interessante per le aziende e le organizzazioni che vogliono estrarre informazioni preziose dai loro dati.