1. Basisdocumentverwerking:

* Scannen en digitalisering: Fysieke documenten omzetten in digitale afbeeldingen of tekstbestanden.

* Conversie: Documenten transformeren van het ene formaat naar het andere (bijv. PDF naar Word, DOC naar HTML).

* Gegevensinvoer: Het handmatig invoeren van gegevens uit documenten in databases of spreadsheets.

2. Gemiddeld documentverwerking:

* Optische tekenherkenning (OCR): Tekst herkennen in afbeeldingen en het omzetten in machinaalleesbare tekst.

* data -extractie: Het identificeren en extraheren van specifieke gegevenspunten uit documenten (bijv. Namen, datums, adressen).

* Documentclassificatie: Documenten categoriseren op basis van hun inhoud of metadata (bijv. Facturen, contracten, rapporten).

3. Geavanceerde documentverwerking:

* Natuurlijke taalverwerking (NLP): Inzicht in de betekenis en context van tekst in documenten, inclusief sentimentanalyse, onderwerpmodellering en taalvertaling.

* machine learning (ml): Algoritmen gebruiken om te leren van gegevens in documenten en voorspellingen te doen over toekomstige documenten.

* Kennisgrafiekconstructie: Het opbouwen van een gestructureerde weergave van informatie uit documenten om kennisontdekking en redenering te vergemakkelijken.

* Samenvatting van het document: Beknopte samenvattingen van langdurige documenten maken en belangrijke informatie benadrukken.

* Documentclustering: Groeperende documenten op basis van gelijkenis in inhoud of stijl.

4. Gespecialiseerde technieken:

* Informatie -ophalen: Technieken voor het zoeken en ophalen van relevante documenten uit grote collecties.

* Documentbeveiliging: Documenten beschermen tegen ongeautoriseerde toegang en knoeien met behulp van codering, digitale handtekeningen en watermerk.

* Documentarchivering: Langdurige opslag en beheer van documenten voor naleving en historische doeleinden.

5. Opkomende technieken:

* Computer Vision: Computer vision -algoritmen gebruiken om afbeeldingen in documenten te analyseren en te interpreteren, zoals het herkennen van handgeschreven tekst of het identificeren van objecten.

* Diep leren: Het gebruik van diepe neurale netwerken voor geavanceerde documentverwerkingstaken zoals sentimentanalyse, beeldherkenning en tekstgeneratie.

Voorbeelden van toepassingen voor documentverwerking:

* Bedrijfsautomatisering: Gegevensinvoer, factuurverwerking en contractbeheer automatiseren.

* klantenservice: Customer feedback analyseren en vragen op het gebied van e -mails en chatlogboeken oplossen.

* Juridische ontdekking: Het identificeren van relevante documenten in juridische cases en het extraheren van belangrijke informatie.

* onderzoek en ontwikkeling: Wetenschappelijke artikelen analyseren, onderzoeksresultaten extraheren en trends identificeren.

* marketing en verkoop: Het analyseren van klantvoorkeuren uit enquêtes en sociale media -berichten.

De specifieke technieken die worden gebruikt bij de verwerking van documenten zijn afhankelijk van de taak die voor de hand is en de beschikbare bronnen. Met de vooruitgang van AI- en NLP -technologieën kunnen we echter in de toekomst nog meer geavanceerdere en efficiënte documentverwerkingstechnieken verwachten.