它们能够从各种文档格式和布局中学习,从而不断改进,因此在处理多样化和动态内容方面特别有效。这意味着机器学习模型还可以通过学习识别文档字体和手写风格的变化来帮助提高 OCR 和 ICR 系统的准确性。
自然语言处理 (NLP)
NLP 通过分析文本的含 投资者数据 义和上下文来增强数据提取,帮助更智能地自动分类、提取和解释数据。它对于从法律合同或客户反馈等非结构化文档中提取特定信息尤其有用。
OCR 和 ICR 专注于转换文本,而 NLP 则可帮助理解文本(如果结合使用)。例如,它可以识别非结构化文档中的关键数据点(如日期、金额或术语),从而提高从复杂文档中提取数据的准确性。
使用 OCR 还是 ICR 主要取决于文档的性质。OCR 非常适合简单的印刷文本,而 ICR 则非常适合手写或混合内容文档。但是,如果您的组织处理大量不同的内容,请考虑集成AI 驱动的文档处理解决方案(例如 Astera),以提高准确性和效率。
使用Astera简化文档处理
借助Astera 的 AI 文档处理平台,处理文档和提取数据轻而易举。从索赔表格到运输文件再到医疗记录,您只需指定字段,Astera Intelligence ( AI)就会自动准确提取数据。
Astera 真正与众不同之处在于它能够构建 AI 驱动的管道,从而实现整个文档处理工作流程的端到端自动化。立即联系我们并讨论您的用例。