La necessità di una segregazione automatizzata dei documenti

I prodotti di documenti AI come Docsumo, AiMunshi e altri offrono servizi di estrazione di documenti che riducono significativamente il lavoro manuale. Questi servizi sfruttano metodi avanzati di Deep Learning come i modelli OCR (Optical Character Recognition) e LM (Linguistic Model). Tuttavia, la creazione di modelli LM accurati, soprattutto con un set di dati diversificato, deve affrontare un ostacolo significativo: i modelli di documenti unici. In questo caso la corretta segregazione dei documenti diventa vitale.

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Prerequisiti

OCR (Optical character recognition): tecnologia che consente ai computer di leggere il testo da immagini o documenti scansionati. Converte il testo stampato o scritto a mano in testo digitale.
LM (Linguistic Model): aiuta i computer a comprendere ed estrarre informazioni importanti dai documenti apprendendo modelli nell’uso della lingua.
Entity Recognition: il riconoscimento dell’entità identifica e classifica informazioni specifiche, come nomi di persone, organizzazioni o luoghi, all’interno di un corpo di testo.

Cos'è la segregazione dei documenti?

La segregazione dei documenti implica l’organizzazione dei documenti in base ai relativi modelli o formati.

Perché è necessaria la segregazione dei documenti?

Le aziende inviano fatture, ricevute, ordini di acquisto e vari altri documenti dai loro fornitori alle società di documenti AI che hanno assunto.
Queste aziende ricevono molti documenti e devono identificare i vari tipi di modelli.
La definizione di “modelli di documento univoci” può variare, alcuni si concentrano su elementi pubblicitari, mentre altri danno priorità a campi specifici.
In aggiunta alla complessità, a volte lo stesso fornitore può avere anche modelli diversi per documenti simili.

Le 4 immagini (fatture) sottostanti mostrano variazioni di modelli dello stesso fornitore.

Sfide dell'estrazione dei contenuti post-OCR (prima dei modelli LM)

La variabilità nei modelli copre vari aspetti, tra cui il posizionamento dei campi chiave, le variazioni nella formattazione e l’inclusione di sezioni o punti dati aggiuntivi.
I metodi tradizionali di estrazione dei contenuti faticano ad adattarsi alla variabilità insita nei modelli di documenti.
Spesso è necessario un intervento manuale per correggere imprecisioni e incoerenze derivanti da layout variabili dei documenti.
L’estrazione inefficiente dei contenuti porta a ritardi, errori e maggiori costi di elaborazione, compromettendo produttività e precisione.

Soluzione al giorno d'oggi

La messa a punto dei modelli LM (Language Model) su dati specifici del dominio migliora la loro capacità di comprendere ed estrarre informazioni in modo efficace da modelli di documenti variabili.
L’utilizzo di approcci basati su LM per il riconoscimento delle entità e l’estrazione di informazioni sensibili al contesto migliora la capacità di acquisire punti dati critici.
L’integrazione dei modelli LM nei flussi di lavoro OCR esistenti consente l’estrazione fluida dei contenuti da modelli di documenti variabili con un intervento manuale minimo.

Per addestrare efficacemente il modello LM, è essenziale una gamma diversificata di documenti con modelli diversi. Tuttavia, filtrare manualmente modelli univoci da un vasto volume di documenti può comportare un notevole dispendio di risorse. Questo processo, sebbene necessario, è intrinsecamente dispendioso in termini di manodopera e tempo.

Segregazione automatizzata dei documenti

Le tecniche automatizzate semplificano il processo di identificazione e classificazione dei
documenti in base ai relativi modelli.
Sebbene la precisione possa aggirarsi intorno al 70-80%, il tempo risparmiato è notevole. Ciò che un tempo richiedeva giorni di lavoro manuale, ora richiede un paio d’ore, liberando risorse preziose per attività più strategiche e accelerando la fase di raccolta dati necessaria per l’addestramento dei modelli LM.

Fonte: Pranav Gupta via Medium.