W dziedzinie inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP) modele uczenia maszynowego (ML) są coraz częściej wykorzystywane do automatyzacji procesu wyodrębniania par klucz-wartość z różnych typów dokumentów. Te modele ML są budowane poprzez szkolenie na zestawie oznaczonych przykładów, gdzie celem jest nauczenie się rozpoznawania i identyfikowania par klucz-wartość, takich jak “data utworzenia dokumentu” i “numer dokumentu” w dokumencie.
Po wytrenowaniu modelu można go zastosować do nowych, wcześniej niewidzianych dokumentów, co umożliwia automatyczne wyodrębnianie istotnych informacji, takich jak daty i numery. Wyodrębnione informacje można następnie wykorzystać do klasyfikowania, organizowania i efektywnego zarządzania dokumentami. Automatyzacja tych zadań, takich jak wprowadzanie danych i wyszukiwanie informacji, prowadzi do znacznej oszczędności czasu i poprawy wydajności w organizacji. Co więcej, modele ML w IDP są stale aktualizowane i ulepszane za pomocą nowych danych szkoleniowych, co pozwala im dostosowywać się do zmieniających się formatów dokumentów i zwiększać dokładność.
Jeśli jednak chodzi o wyodrębnianie par klucz-wartość z dokumentów, wybór odpowiedniego modelu może mieć ogromne znaczenie. Chociaż wstępnie wytrenowane modele, takie jak te oferowane przez duże firmy technologiczne, są popularnym wyborem ze względu na łatwość użycia, modele dostosowane do indywidualnych potrzeb mogą być lepszą opcją, jeśli celem jest osiągnięcie wysokiej dokładności i pełne wyodrębnienie wszystkich par klucz-wartość.
Spis treści
Porównanie modelu ML Graip.AI z wstępnie wytrenowanym modelem Microsoftu
Niedawno w teście użyliśmy dokumentu w języku angielskim i łotewskim, aby sprawdzić, jak oba modele poradziły sobie z tym wyzwaniem. Oba modele działały dobrze, ale istniały pewne zauważalne różnice w ich podejściu.
Jedną z głównych różnic jest to, że nasz niestandardowy model konsekwentnie trzyma się logiki, zgodnie z którą cały tekst dokumentu powinien być podzielony na pary klucz-wartość. Na przykład tytuł dokumentu powinien być obsługiwany, ponieważ często jest to numer dokumentu z ważnymi informacjami objaśniającymi. Jednak model Microsoftu nie traktuje tych informacji jako ważnych.
Ogólnie rzecz biorąc, model Microsoftu często ignoruje również inne ważne pary klucz-wartość. Takie podejście nie jest optymalne, ponieważ dzielenie całego tekstu na klucze i wartości stanowi lepszą strategię. Nawet jeśli nasz niestandardowy model popełni błąd, można go później poprawić, ale jeśli informacje zostaną zignorowane, zostaną utracone.
Z perspektywy użytkownika końcowego korzystanie z modelu Microsoft może być mniej korzystne, ponieważ ważne informacje mogą zostać utracone. Ponadto okazało się, że model Microsoftu nie zawsze poprawnie rozpoznaje pary klucz-wartość.
Chociaż oba modele działają dobrze, nasz niestandardowy model ML lepiej nadaje się do wyodrębniania ważnych informacji z dokumentów. Skupienie się na dzieleniu całego tekstu na klucze i wartości oraz możliwość późniejszego poprawiania błędów sprawiają, że jest to bardziej niezawodny wybór dla użytkowników, którzy chcą wyodrębnić informacje ze swoich dokumentów. Z drugiej strony model Microsoftu często ignoruje ważne informacje, co może prowadzić do utraty ważnych spostrzeżeń z danych.
Model Microsoft ML
Jedną z głównych zalet modelu Microsoftu jest jego zdolność do dostarczania dobrych wyników „od razu po wyjęciu z pudełka” dla dokumentów w popularnych językach, w szczególności w języku angielskim. Model ten jest również dobrze wspierany przez Microsoft, a aktualizacje są wydawane co sześć miesięcy, co jest całkiem dobrym wynikiem jak na tak dużą platformę. Ponadto model ten ma przyjazny dla użytkownika interfejs, a Microsoft inwestuje znaczne środki w badania nad sztuczną inteligencją i wsparcie rozwojowe. Microsoft oferuje również ograniczoną możliwość dostosowania swojego modelu, choć może to być kosztowne i trudne.
Z drugiej strony, jedną z głównych wad modelu Microsoftu jest to, że może on stać się przestarzały w dowolnym momencie, co może być problematyczne dla użytkowników, którzy już zintegrowali go ze swoim systemem. Ponadto model nie zapewnia interfejsu do aktywnego uczenia się i ulepszeń po przetwarzaniu, a przewidywanie wyników modelu może być trudne.
Model ML Graip.AI
Jedną z głównych zalet naszego modelu jest skupienie się na klasyfikacji całego dokumentu i wyszukiwaniu par klucz-wartość, co zapewnia, że żadne informacje nie zostaną utracone. Zademonstrowaliśmy również bardzo wysoką jakość rozpoznawania dokumentów. Ponadto nasz model ML obsługuje różne języki i możemy zapewnić hosting lokalny, umożliwiając użytkownikom umieszczanie i przechowywanie danych na własnych serwerach w celu zwiększenia bezpieczeństwa.
Kolejną zaletą naszego modelu jest jego zgodność z prawem, spełniająca wszystkie niezbędne standardy bezpieczeństwa. Dzięki naszemu modelowi użytkownicy mają pełną kontrolę nad ponownym szkoleniem i końcowym przetwarzaniem, co umożliwia aktywne uczenie się.
Nasz model daje również użytkownikom pełną kontrolę nad wszystkimi wersjami modelu i pozwala na łatwą integrację z rozwiązaniami innych firm.
Podsumowując, nasz niestandardowy model oferuje szereg zalet w porównaniu z innymi modelami na rynku, w tym skupienie się na klasyfikacji całego dokumentu i wyszukiwaniu par klucz-wartość, wysoką jakość rozpoznawania dokumentów, obsługę różnych języków, opcje hostingu lokalnego i zgodność z prawem. Dodatkowo, użytkownicy mają pełną kontrolę nad ponownym szkoleniem i przetwarzaniem końcowym oraz mogą integrować model z rozwiązaniami firm trzecich.
Wnioski
To, co odróżnia model Graip.AI od innych na rynku, to skupienie się na klasyfikowaniu całego tekstu w dokumencie na klucze i wartości oraz definiowanie relacji między nimi. Takie podejście zapewnia, że żadne informacje nie zostaną utracone i pozwala na bardziej kompleksowe zrozumienie danych.
Kolejną kluczową zaletą modelu Graip.AI jest funkcja aktywnego uczenia się. Pozwala to klientowi na samodzielne oznaczanie danych, a po wytrenowaniu modelu na wprowadzanie niewielkich poprawek do wyników, jeśli zajdzie taka potrzeba. Rezultatem jest w pełni zautomatyzowany system, w którym klient zarządza własnymi cyklami i szablonami.
Oprócz doskonałej wydajności, model Graip.AI jest również bardziej opłacalny niż jego odpowiednik od Microsoftu.
Ogólnie rzecz biorąc, model Graip.AI stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie inteligentnego przetwarzania danych (IDP). Skupienie się na klasyfikacji całego tekstu w dokumencie, funkcja aktywnego uczenia się i opłacalność sprawiają, że jest to bardzo atrakcyjna opcja dla firm i organizacji, które chcą wydobyć cenne informacje ze swoich danych.