نویسنده(های): فلوریان جون
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
راهنمای جامع با بینش
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
تعداد زیادی از اسناد – از جمله اسناد فنی، سوابق تاریخی، انتشارات دانشگاهی، و پرونده های حقوقی – در قالب های اسکن شده یا تصویری وجود دارد. این چالشهای مهمی را برای وظایف پاییندستی مانند Retrieval-Augmented Generation (RAG)، استخراج اطلاعات و درک سند ایجاد میکند.
تجزیه اسناد این چالش ها را با شناسایی و استخراج عناصر مختلف مانند متن، معادلات، جداول و تصاویر از اسناد مختلف و در عین حال حفظ روابط ساختاری آنها برطرف می کند. محتوای استخراجشده سپس به فرمتهای ساختاریافته مانند Markdown، HTML یا JSON تبدیل میشود و امکان یکپارچهسازی یکپارچه با وظایف پاییندستی را فراهم میکند.
در مقالات قبلی، فناوریهای متعددی را در رابطه با تجزیه هوشمند اسناد به اشتراک گذاشتهایم. این مقاله این فناوریها را از نوشتههای قبلی و دو نظرسنجی جدید من مرور و خلاصه میکند و با افکار و بینش شخصی من به پایان میرسد.
تجزیه اسناد را می توان به طور کلی به دو روش طبقه بندی کرد: سیستم خط لوله مدولار و رویکرد انتها به انتها بر اساس مدل های بزرگ زبان بینایی.
سیستم خط لوله مدولار تجزیه اسناد را به مراحل جداگانه تقسیم می کند که هر کدام بر وظایف و ویژگی های خاص تمرکز دارند. ماژول ها معمولاً به شرح زیر هستند:
تجزیه و تحلیل طرحبندی: ساختار سند را با شناسایی عناصری مانند… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
منبع: https://towardsai.net/p/machine-learning/unlocking-key-technologies-in-document-parsing