| Documentverwerking omvat een breed scala aan technieken en technologieën waarmee computers informatie in documenten kunnen begrijpen en manipuleren en manipuleren . Het gaat niet alleen om het lezen van documenten, maar ook om het extraheren van zinvolle gegevens, het analyseren van de inhoud ervan en het uitvoeren van acties op basis van dat begrip.
Hier is een uitsplitsing van de sleutelconcepten:
1. Documenttypen:
* Gestructureerde documenten: Deze hebben een vooraf gedefinieerd formaat en organisatie (bijv. Spreadsheets, databases, facturen, PDF's).
* ongestructureerde documenten: Deze missen een vaste structuur (bijv. E -mails, artikelen, handgeschreven notities).
2. Belangrijkste stappen:
* Documentverwerving: Het document in een indeling krijgen die de computer kan verwerken (bijvoorbeeld scannen, OCR, API -integratie).
* voorbewerking: Het opruimen van het document, het verwijderen van ruis en het voorbereiden van analyse.
* data -extractie: Het identificeren en extraheren van belangrijke informatie uit het document (bijv. Datums, namen, adressen, bedragen).
* Inhoudsanalyse: Inzicht in de betekenis en context van de geëxtraheerde informatie (bijvoorbeeld sentimentanalyse, onderwerpmodellering).
* actie/uitvoer: De verwerkte informatie gebruiken om taken te automatiseren (bijvoorbeeld rapporten genereren, databases bijwerken, workflows activeren).
3. Technieken en technologieën:
* Optische tekenherkenning (OCR): Het omzetten van afbeeldingen van tekst naar machinaalleesbare gegevens.
* Natuurlijke taalverwerking (NLP): Algoritmen gebruiken om de menselijke taal te begrijpen en te interpreteren.
* machine learning (ml): Trainingsmodellen op gelabelde gegevens om taken zoals data -extractie en inhoudsanalyse te automatiseren.
* Deep Learning (DL): Een subset van ML met behulp van kunstmatige neurale netwerken voor complexere taken.
* Computer Vision: Computers in staat stellen om afbeeldingen, inclusief documenten, te 'zien' en te interpreteren.
4. Toepassingen:
* Business Process Automation: Taken automatiseren zoals factuurverwerking, contractanalyse en klantenondersteuning.
* Customer Relationship Management (CRM): Informatie extraheren van klantcommunicatie om interacties te personaliseren.
* Financiën: Analyse van financiële overzichten, het detecteren van fraude en het beheren van risico's.
* gezondheidszorg: Het verwerken van patiëntendossiers, het automatiseren van verzekeringsclaims en het ondersteunen van medisch onderzoek.
* legaal: Het herzien van contracten, het genereren van juridische documenten en het uitvoeren van due diligence.
In wezen is de verwerking van documenten als doel de kloof tussen mens-leesbare documenten en computer-verwerkbare gegevens te overbruggen, nieuwe mogelijkheden voor automatisering, efficiëntie en besluitvorming te ontsluiten. |
