Die Dokumentenverarbeitung ist ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftstätigkeit von Unternehmen. Traditionell eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe, betrifft sie zahlreiche Branchen, einschliesslich: Einzelhandel, Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen, Immobilien.
Betrachten wir ein Szenario, bei dem Informationen aus einem Dokument extrahiert werden müssen. Die Schritte sind wie folgt:
Wie Sie sehen können, ist dieser Prozess zeitaufwändig und ressourcenintensiv. Glücklicherweise gibt es eine effizientere Methode, um diese Aufgabe zu bewältigen.
Der Wechsel zu KI-gesteuerter Dokumentenverarbeitung kann transformativ sein. Dies ermöglicht es Ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und wiederholte Aufgaben der Automatisierung zu überlassen. Die Hauptfunktionen des Systems sind:
Dokumentenverarbeitungsmodelle wurden auf Millionen von Dokumenten in verschiedenen Formaten und Stilen trainiert, von einfachen Textdateien bis hin zu komplexen Layouts mit Bildern und Tabellen. Diese Modelle zielen darauf ab, den Inhalt und Kontext von Dokumenten zu verstehen und wertvolle Informationen daraus zu extrahieren.
Eine bekannte Architektur im Open-Source-Bereich ist LayoutLM. Dieses Modell integriert eine BERT Transformer-basierte Architektur mit 2-D-Positionsembeddings und Bildeinbettungen. So funktioniert es im Detail: Zunächst extrahiert ein OCR/PDF-Parser Text und die Begrenzungsrahmen für jedes Wort aus dem Dokument. Diese Begrenzungsrahmen, bekannt als Regions of Interest (ROI), werden dann an einen visuellen Encoder übergeben, der Bildeinbettungen erzeugt. Um das gesamte Dokument darzustellen, wird auch ein zusätzliches Token („CLS“) in die Bildmerkmale eingebettet. Diese kombinierten Einbettungen werden in Downstream-Aufgaben wie der Dokumentenklassifikation oder der Extraktion von Schlüssel-Wert-Paaren verwendet.
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