Эффективное извлечение информации из визуально насыщенных документов
В рабочих процессах бизнеса визуально насыщенные документы (VRD), такие как счета-фактуры, коммунальные счета и страховые квоты, часто представляют схожую информацию в различных макетах и форматах. Извлечение данных из этих документов может значительно сократить ручные усилия.
Проблемы и решения
Извлечение информации из VRD представляет определенные трудности из-за необходимости понимания как текстовых, так и визуальных свойств документов. Многие существующие методы основаны на обучении с учителем, что требует трудоемкой разметки образцов.
Были предложены методы предварительного обучения для решения этой проблемы, но они часто требуют значительного времени и вычислительных ресурсов. В ответ на это команда исследователей из Google AI предложила метод обучения с учетом шума (NAT) для обучения надежных извлекателей с ограниченным количеством размеченных образцов за ограниченное время.
Практическая ценность
Метод NAT работает в трех фазах, используя размеченные и неразмеченные данные для итеративного улучшения производительности извлекателя с учетом временных ограничений. Этот подход имеет потенциал значительно улучшить эффективность и масштабируемость рабочих процессов обработки документов в предприятиях, в конечном итоге повышая производительность и снижая операционные издержки.
AI-решения для бизнеса
AI может переопределить рабочие процессы, автоматизируя взаимодействие с клиентами и управляя взаимодействием на всех этапах клиентского пути. Постепенная реализация AI-решений, начиная с пилотного проекта и осторожно расширяя использование, может привести к измеримым результатам в бизнес-процессах.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Исследователи Google AI предлагают метод обучения с учетом шума (NAT) для моделей языка, ориентированных на макет
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
