Graip.AI z dumą ogłasza wydanie naszego nowego modelu uczenia maszynowego, który oferuje najlepsze w swojej klasie wyniki przetwarzania dokumentów. Nasz model koncentruje się na klasyfikowaniu całego tekstu dokumentu jako kluczy i wartości, co pozwala na łatwe wyodrębnienie i zrozumienie ważnych informacji. W przeciwieństwie do funkcji Microsoft AI, nasz model oferuje doskonałą wydajność i konfigurowalny interfejs do aktywnego uczenia się i ulepszeń postprocessingu. Oto, co należy wiedzieć o naszej technologii.
Treść
Główny cel
Naszym głównym celem jest klasyfikowanie całego tekstu dokumentu jako kluczy i wartości, co ułatwia wyodrębnianie ważnych informacji z dokumentów. Wykazaliśmy się dobrą jakością i obsługą różnych języków.
Hosting lokalny i zgodność z prawem
Nasz model oferuje hosting lokalny, zapewniając pełną kontrolę nad danymi klienta i środkami bezpieczeństwa. Dzięki naszej technologii standardy bezpieczeństwa klientów są spełnione i nie ma zależności od zasad firmy Microsoft. Nasza zgodność z prawem sprawia, że Graip.AI jest idealnym rozwiązaniem dla firm, które chcą chronić poufne informacje.
Konfigurowalny interfejs
Graip.AI umożliwia korzystanie z naszego ogólnego modelu w obecnej postaci lub można zdecydować się na niestandardowe przekwalifikowanie modelu na danych klienta. Dzięki pełnej kontroli nad interfejsami ponownego szkolenia i przetwarzania końcowego, nasz model zapewnia możliwość wprowadzenia aktywnego uczenia się. Ponadto dostęp do kontroli wersji eliminuje problemy z migracją, ułatwiając integrację z rozwiązaniami innych firm.
Zaawansowana technologia
Nasz algorytm segmentacji dokumentów opiera się na danych wejściowych elementów tekstowych i graficznych, w tym tekstu, ramek, czcionek i statystyk lokalizacji. Korzystając z nowoczesnych metod grupowania elementów z elastycznymi hiperparametrami do dostrajania, możemy zdefiniować logiczne bloki na stronie dokumentu, agregujące powiązane informacje w jeden segment.
Agregacja podmiotów i poprawa relacji
Korzystając z wyników segmentacji dokumentów, możemy agregować oddzielne wartości w jednolite jednostki, zachowując ważne informacje, takie jak adresy lub wymagania firmy, które często znajdują się w różnych wierszach i mogą być rozpoznawane jako kilka wartości. Dodatkowo, możemy połączyć długie sekcje “Inne” w jedną solidną całość.
Graip.AI vs Microsoft: Który model uczenia maszynowego jest lepszy do ekstrakcji dokumentów?
Jeśli chodzi o ekstrakcję dokumentów, na rynku dostępnych jest wiele różnych modeli. W niedawnym teście porównującym model ML nowej generacji Graip.AI ze wstępnie wytrenowanym modelem Microsoftu stwierdziliśmy, że oba wypadły dobrze, ale istniały pewne zauważalne różnice w ich podejściach.
Model Graip.AI obsługuje różne języki i zapewnia opcje hostingu lokalnego w celu zwiększenia bezpieczeństwa.
Dzięki naszemu modelowi użytkownicy mają pełną kontrolę nad ponownym szkoleniem i przetwarzaniem końcowym, co pozwala na aktywne uczenie się. Z drugiej strony model Microsoftu nie zapewnia interfejsu do aktywnego uczenia się i ulepszeń przetwarzania końcowego, co utrudnia przewidywanie wyników modelu.
Wnioski
Model ML nowej generacji Graip.AI do przetwarzania dokumentów zapewnia najlepsze w swojej klasie wyniki i konfigurowalny interfejs do aktywnego uczenia się i ulepszeń przetwarzania końcowego. Głównym celem modelu jest klasyfikowanie całego tekstu dokumentu jako kluczy i wartości, co ułatwia wyodrębnianie ważnych informacji z dokumentów i obsługuje różne języki. Ponadto opcja hostingu lokalnego i zgodność z prawem spełniają standardy bezpieczeństwa klientów i chronią poufne informacje. Konfigurowalny interfejs pozwala użytkownikom wybrać niestandardowe interfejsy do ponownego trenowania modeli i postprocessingu z pełną kontrolą, wprowadzając aktywne uczenie się.
Zaawansowana technologia stojąca za algorytmem segmentacji dokumentów, wykorzystująca nowoczesne metody grupowania elementów, definiuje logiczne bloki na stronie dokumentu, agregując powiązane informacje w jeden segment. Agregacja jednostek i poprawa relacji zachowują ważne informacje i łączą długie sekcje w jedną solidną całość. W porównaniu z funkcjonalnością Microsoftu, model Graip.AI konsekwentnie przestrzega logiki dzielenia całego tekstu dokumentu na pary klucz-wartość, obsługuje różne języki i zapewnia interfejs do aktywnego uczenia się i ulepszeń przetwarzania końcowego.
Czytaj więcej: