Tabellarische Datenverwaltung

Wenn Sie auf der Suche nach einem IDP Lösung, Sie möchten aussagekräftige Informationen aus einer großen Menge von Dokumenten extrahieren. Die meisten dieser Dokumente enthalten Tabellen. Dabei handelt es sich um eine strukturierte Darstellung von Informationen in Zeilen und Spalten mit zugrunde liegenden Beziehungen zwischen den Elementen und Attributen.

Überblick

Tabellen enthalten wertvolle Informationen, da tabellarische Daten schnelle Analysen ermöglichen, da sie in einem übersichtlichen, strukturierten und übersichtlichen Format dargestellt werden. Unternehmen, die mit einer großen Menge an Dokumenten zu tun haben, müssen möglicherweise Informationen aus einer großen Anzahl von Tabellen, vielleicht Millionen, in strukturierten oder unstrukturierten Formaten extrahieren, die sich in ihrer strukturellen Semantik unterscheiden. Aus diesem Grund ist es wichtiger denn je, eine IDP-Lösung zu wählen, die über eine Tabellenextraktionsfunktion verfügt. Möglicherweise benötigen Sie jedoch eine Lösung, die nicht nur hochwertig und effektiv ist, sondern mehr als nur Informationen extrahiert.

Herausforderungen

Das Extrahieren von Informationen aus Tabellen ist bei IDP aufgrund der Heterogenität von Tabellen mit einer Reihe einzigartiger Herausforderungen verbunden. Einige der wichtigsten Herausforderungen beim Extrahieren tabellarischer Informationen sind wie folgt:

• Präzises Erfassen der Tabellenregion
• Erkennung von Tabellen mit mehreren Strukturen, Layouts und meist unterschiedlichen Variationen
• Die genauen Grenzen erkennen
• Erkennen der Zeilen und Spalten und Extrahieren von Informationen aus ihnen
• Segmentierung auf der Grundlage von Semantik
• Identifizieren verbundener Zellen
• Rauschunterdrückung leerer Zellen und irrelevanter Inhalte
• Dekodierung der strukturellen Beziehung der Tabellendaten

Die Lösung von Infrard

Die IDP-Lösung von Infrard verfügt bereits über eine hochmoderne, datengesteuerte Tabellenextraktionsfunktion, die KI-basierte Technologien wie Deep Learning, neuronale Netze und Computer Vision verwendet, um Algorithmen für maschinelles Lernen für die Tabellenerkennung und -extraktion zu entwickeln. Dieser Prozess ist nicht nur akkurat und effektiv, sondern auch kognitiver Natur, da er mit zahlreichen, unterschiedlichen Variationen umgeht — ein durchgängig trainiertes Modell für reale Szenarien. Darüber hinaus stellen die kognitiven Fähigkeiten der Infrrd-Lösung sicher, dass der trainierte Datensatz für jede Extraktion zu einer exponentiellen Steigerung der Genauigkeit und Qualität für zukünftige Extraktionen führt.

Ein Hauptvorteil der Tabellenextraktionsfunktion von Infrrd besteht darin, dass Sie ähnliche Spalten aus mehreren Dokumenttypen oder Varianten extrahieren können. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben verschiedene Dokumente von verschiedenen Anbietern erhalten. Sie möchten den Artikelnamen, die Beschreibung und den Gesamtbetrag aus diesen Dokumenten abrufen, unabhängig davon, ob es sich um eine Stromrechnung, ein Rechnungsdokument oder eine McDonald's Quittung handelt. Das trainierte Infrarotmodell kann mithilfe der Tabellenextraktionsfunktion dieselben Spalten aus all diesen Dokumenten abrufen. Der Vorteil dabei ist, dass unsere Tabellenextraktionsfunktion global auf alle Dokumenttypen angewendet wird. Wenn das Dokument, das Sie hochladen, eine Tabelle enthält, wird erkannt, ob es sich um eine Rechnung, eine Quittung, ein Versicherungsformular oder ein Darlehensdokument handelt.

Wenn Sie ein Dokument auf die IDP-Plattform von Infrrd hochladen, prüft das System zunächst, ob das Dokument Tabellen enthält. Dann identifiziert es die Grenzen jeder Tabelle sowie die Position und Koordinaten jeder Zeile und Spalte. Als Nächstes werden die Überschriften für die relevanten Spalten identifiziert und zugeordnet. Schließlich werden die Tabellen automatisch extrahiert und die relevanten Felder werden zugeordnet.

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Felder werden automatisch von den Algorithmen für maschinelles Lernen auf der Grundlage Ihrer Anforderungen erkannt. Sie können mit dieser Tabelle herumspielen, um Abweichungen von Ihren Voraussetzungen zu korrigieren. Einige der leistungsstarken Funktionen unserer Lösung zur Tabellenextraktion sind:

• Einfügen: Einer Tabelle können nur wenige Zeilen oder Spalten hinzugefügt werden. Wenn das IDP-System beispielsweise automatisch den Artikelnamen und den Mehrwertsteuersatz extrahiert hat, Sie aber auch die Menge benötigen, haben Sie die Möglichkeit, diese Spalte auszuwählen und der Tabelle zuzuordnen.
• Neugestaltung: Der Tabellenrahmen kann neu erfasst werden, sodass er nur die Felder enthält, die Sie benötigen.
• Nachbestellen: Die Position der Spalten kann neu angeordnet werden, indem Sie einfach die Tabelle auswählen und die entsprechende Spalte ziehen.
• Zeile/Spalte löschen: Bestimmte Spalten und Zeilen können gelöscht werden, wenn sie keine Daten enthalten oder Sie sie nicht benötigen.
• Tabelle löschen: Wenn die Tabellenerkennung falsch war oder Sie eine andere Tabelle möchten, können Sie die aktuelle Tabelle löschen und die Grenzen neu zeichnen.
• Grenzenlos: Unsere Algorithmen erkennen Tabellen, ob sie Grenzen haben oder nicht.
• Kombinieren Sie: Wenn die Tabelle auf mehrere Seiten des Dokuments erweitert wird, wird sie kombiniert und zu einer einzigen Tabelle extrahiert.

Die Tabellenextraktionsfunktion von Infrrd verbessert die Funktionen und die Benutzererfahrung Ihrer IDP-Lösung.

Vereinbaren Sie eine Demo zur Tabellenextraktion