Graip.AI è orgogliosa di annunciare il rilascio del nostro nuovo modello di apprendimento automatico, che offre i migliori risultati della categoria per l’elaborazione dei documenti. Il nostro modello si concentra sulla classificazione di tutti i testi dei documenti come chiavi e valori, consentendo una facile estrazione e comprensione delle informazioni importanti. A differenza della Microsoft AI Functionality, il nostro modello offre prestazioni superiori e un’interfaccia personalizzabile per l’apprendimento attivo e i miglioramenti post-elaborazione. Ecco cosa devi sapere sulla nostra tecnologia.
Contenuto
Focus principale
Il nostro obiettivo principale è quello di classificare tutti i testi dei documenti come chiavi e valori, rendendo più facile l’estrazione di informazioni importanti dai documenti. Abbiamo dimostrato una buona qualità e consentiamo il supporto di diverse lingue.
Hosting On-Premise e conformità legale
Il nostro modello offre un hosting on-premise, che ti permette di avere il pieno controllo sui dati dei tuoi clienti e sulle misure di sicurezza. Con la nostra tecnologia, gli standard di sicurezza dei clienti sono soddisfatti e non ci sono dipendenze dalle politiche Microsoft. La nostra conformità legale rende Graip.AI la soluzione ideale per le aziende che vogliono salvaguardare le informazioni sensibili.
Interfaccia personalizzabile
Graip.AI ti permette di utilizzare il nostro modello generico così com’è, oppure puoi optare per una riqualificazione personalizzata del modello sui dati del cliente. Con il pieno controllo delle interfacce di riqualificazione e post-elaborazione, il nostro modello offre l’opportunità di introdurre l’apprendimento attivo. Inoltre, l’accesso al controllo delle versioni elimina i problemi di migrazione, rendendo più facile l’integrazione con soluzioni di terze parti.
Tecnologia avanzata
Il nostro algoritmo di segmentazione dei documenti si basa sui dati degli elementi del testo e dell’immagine come input, tra cui testo, riquadri, font e statistiche sulla posizione. Utilizzando i moderni approcci di clustering degli elementi con iperparametri flessibili per la regolazione, possiamo definire blocchi logici sulla pagina del documento che aggregano informazioni correlate in un unico segmento.
Aggregazione di entità e miglioramento delle relazioni
Utilizzando i risultati della segmentazione dei documenti, possiamo aggregare valori separati in entità unite, preservando informazioni importanti come gli indirizzi o i requisiti aziendali che spesso si trovano su righe diverse e possono essere riconosciuti come più valori. Inoltre, possiamo combinare lunghe sezioni “Altro” in un’unica entità solida.
Graip.AI vs Microsoft: Quale modello di apprendimento automatico è migliore per l’estrazione di documenti?
Per quanto riguarda l’estrazione dei documenti, esistono diversi modelli sul mercato. In un recente test che ha messo a confronto il modello ML di nuova generazione di Graip.AI con il modello pre-addestrato di Microsoft, abbiamo riscontrato che entrambi hanno ottenuto buoni risultati, ma ci sono state alcune differenze evidenti nei loro approcci.
Il modello di Graip.AI supporta diverse lingue e offre opzioni di hosting on-premise per una maggiore sicurezza.
Con il nostro modello, gli utenti hanno il pieno controllo sulla riqualificazione e sulla post-elaborazione, consentendo un apprendimento attivo. Il modello di Microsoft, invece, non fornisce un’interfaccia per l’apprendimento attivo e i miglioramenti post-elaborazione, rendendo difficile prevedere i risultati del modello.
Conclusioni
Il modello ML di nuova generazione di Graip.AI per l’elaborazione dei documenti offre i migliori risultati della categoria e un’interfaccia personalizzabile per l’apprendimento attivo e i miglioramenti post-elaborazione. L’obiettivo principale del modello è quello di classificare tutti i testi dei documenti come chiavi e valori, rendendo più facile l’estrazione di informazioni importanti dai documenti. Inoltre, l’opzione di hosting on-premise e la conformità legale soddisfano gli standard di sicurezza dei clienti e salvaguardano le informazioni sensibili. L’interfaccia personalizzabile permette agli utenti di optare per interfacce personalizzate di riqualificazione e post-elaborazione del modello con pieno controllo, introducendo l’apprendimento attivo.
La tecnologia avanzata alla base dell’algoritmo di segmentazione dei documenti, che utilizza moderni approcci di clustering degli elementi, definisce blocchi logici sulla pagina del documento, aggregando le informazioni correlate in un unico segmento. L’aggregazione delle entità e il miglioramento delle relazioni preservano le informazioni importanti e combinano sezioni lunghe in un’unica entità solida. Rispetto alle funzionalità di Microsoft, il modello di Graip.AI aderisce coerentemente alla logica di suddividere tutto il testo del documento in coppie chiave-valore, supporta diverse lingue e fornisce un’interfaccia per l’apprendimento attivo e i miglioramenti post-elaborazione.
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