Сочетание подходов на основе правил и моделей для улучшения обработки документов

Информация – это сила. Для большинства компаний большое количество ценной деловой информации хранится в документах. Учитывая разнообразие типов, размеров и форматов документов, которыми часто управляют компании, эффективная обработка документов для получения информации может быть сложной задачей.

Здесь, в UiPath, мы понимаем эту проблему. Благодаря нашей новейшей системе понимания документов наши клиенты могут легко автоматизировать извлечение и обработку данных для широкого круга документов, независимо от их типа, формата или объема. Это поможет вам гибко подходить к обработке документов, используя любой процесс, который лучше всего подходит для ваших уникальных потребностей.

Чтобы более подробно ознакомиться с преимуществами понимания документов, ознакомьтесь с нашим информационным документом Повысьте операционную эффективность и снизьте риски с помощью понимания документов. .

В этой статье мы:

• Ознакомьтесь с распространенными типами и классификациями документов

• Изучите методы извлечения данных на основе правил и моделей

• Посмотрите, с какими общими проблемами сталкиваются компании при применении каждого из этих стандартных подходов к обработке документов

• Узнайте, какие преимущества могут получить компании, если объединить оба подхода к обработке документов в метод извлечения данных с несколькими подходами

Приступим.

Документ альбомной ориентации

В зависимости от структуры и формата документы можно разделить на три типа.

1. Многие документы, такие как налоговые формы, имеют фиксированный формат — они называются структурированными документами. .

2. Другие документы, такие как контракты, не имеют стандартной структуры — они называются неструктурированными документами. .

3. Наконец, документы с разным качеством, например разным макетом или дизайном, но содержащие схожую информацию, называются полуструктурированными документами. . Квитанции, счета-фактуры и заказы на покупку являются распространенными примерами документов этой категории.

Основываясь на классификации документов, существует два распространенных типа методологий извлечения данных. Извлечение данных на основе правил предназначено для структурированных документов, а извлечение данных на основе моделей используется для обработки полуструктурированных и неструктурированных документов.

Преимущества и ограничения методов извлечения данных на основе правил

Извлечение данных на основе правил основано на наборе правил для извлечения данных из документа. Например, вы можете создавать шаблоны документов и применять правила на основе определенной позиции данных. В качестве альтернативы, не создавая шаблонов, вы можете просто применять правила, основанные на том, как часто некоторые наборы данных используются в документе (шаблоны появления) или как эти переменные данных обычно выглядят в последовательности символов (регулярное выражение или регулярное выражение).

Первый полезен при работе с формами, которые могут быть шаблонизированы, а второй используется, если возможно и легко создать такие правила. Мы обнаружили, что основанные на правилах методы просты в настройке и понимании, и они очень эффективно работают при обработке документов. Однако они ограничены структурированными документами и лишь в некоторых простых случаях частично структурированными документами.

Таким образом, хотя методы извлечения данных на основе правил полезны во многих случаях, они имеют очевидные ограничения в применении. Поскольку извлечение на основе шаблона тесно связано с фиксированным макетом документа, любые изменения в макете могут нарушить правила и потребовать перенастройки правил.

Точно так же методы на основе регулярных выражений могут быть сложными для реализации, устранения неполадок и громоздкими по мере усложнения ситуаций. Однако существует альтернативный подход к извлечению данных на основе правил — подход на основе моделей.

Преимущества и ограничения методов извлечения данных на основе моделей

Методологии извлечения данных на основе моделей основаны на машинном обучении (ML). Эти методы являются мощными благодаря их способности учиться на разнообразном наборе документов. Мы используем эти методы, применяя сложные методы, такие как обработка естественного языка (NLP) и статистическое обучение.

Станция проверки UiPath вооружает пользователей возможностью участия человека в цикле, поэтому модели могут учиться на лету и адаптироваться к изменениям в данных. Технология на базе искусственного интеллекта (ИИ) обычно используется для извлечения данных из полуструктурированных и неструктурированных документов. Например, мы создали модели машинного обучения для использования в нашей системе понимания документов для решения таких сценариев, как обработка квитанций и счетов-фактур.

Подробнее :Использование ИИ для автоматизации обработки счетов и квитанций

Проблема использования методов извлечения на основе моделей заключается в том, что они могут потратить время и опыт на создание и внедрение моделей машинного обучения. Однако во многих сценариях методы на основе моделей лучше подходят для обучения и адаптации к различным структурам документов и включениям.

Использование нескольких подходов к извлечению данных

Не существует серебряной пули, способной удовлетворить все потребности обработки документов. Подходы к извлечению данных как на основе правил, так и на основе моделей являются мощными инструментами, но их возможности ограничены в оптимальной обработке диапазона документов, которыми управляют компании.

Некоторым структурированным документам может потребоваться гораздо больше, чем просто методологии, основанные на правилах, поскольку некоторые данные невозможно извлечь с помощью правил или шаблонов. Точно так же методы, основанные исключительно на моделях, не работают для всех неструктурированных и полуструктурированных документов.

Мы хотим, чтобы пользователи могли легко комбинировать различные подходы для извлечения информации из одного документа. Итак, мы разработали нашу структуру понимания документов, чтобы дать вам возможность преодолеть ограничения, налагаемые любым индивидуальным подходом. Мы настоятельно рекомендуем использовать несколько подходов к извлечению данных, когда вы имеете дело со сложными документами и хотите достичь высочайшего уровня точности в процессе извлечения данных.

Быстрое и точное извлечение данных с несколькими подходами

Используя нашу гибкую структуру, вы можете смешивать и сочетать подходы к обработке документов, просто добавляя несколько методов извлечения данных непосредственно в свой рабочий процесс в UiPath Studio.

Вы можете легко настроить экстракторы для обработки данных, установить предпочтительный порядок выполнения извлечения и установить значение в качестве порога для определенных результатов экстрактора, которые будут приняты как действительные. Таким образом, ни переменная структура документа, ни сложные правила извлечения данных больше не будут проблемой. В то же время в рамках комплексной автоматизации вы получаете более быструю и точную обработку документов с помощью новейших технологий искусственного интеллекта.

Заинтересованы?

Наличие эффективных и точных возможностей извлечения и обработки документов имеет решающее значение. Акцентируя внимание на извлечении данных из нескольких подходов, мы хотим максимально упростить обработку и анализ документов для клиентов UiPath.

В настоящее время расширенные возможности и функциональные возможности Document Understanding доступны как программное обеспечение как услуга (SaaS) в бета-версии для пользователей, участвовавших в более ранних пилотных проектах. Вы можете ожидать, что эти функции и другие расширенные инструменты для понимания документов будут доступны в ближайшее время. Тем временем мы рекомендуем вам подписаться на корпоративную пробную версию UiPath, чтобы получить доступ к решению UiPath Document Understanding.