Op regels gebaseerde en modelgebaseerde benaderingen combineren voor verbeterde documentverwerking

Informatie is macht. Voor de meeste bedrijven zit veel waardevolle bedrijfsinformatie vast in documenten. Gezien de verscheidenheid aan documenttypen, -formaten en -indelingen die bedrijven vaak beheren, kan het een uitdaging zijn om documenten efficiënt te verwerken om inzicht te krijgen.

Hier bij UiPath begrijpen we deze uitdaging. Dankzij ons nieuwste raamwerk voor het begrijpen van documenten, kunnen onze klanten eenvoudig gegevensextractie en -verwerking automatiseren voor een breed scala aan documenten, ongeacht hun type, formaat of volume. Dit helpt u bij het flexibel benaderen van documentverwerking, waarbij u het proces gebruikt dat het beste werkt voor uw unieke behoeften.

Bekijk onze whitepaper Operationele efficiëntie verhogen en risico's verkleinen met documentbegrip voor een beter inzicht in de voordelen van documentbegrip. .

In dit artikel zullen we:

• Bekijk veelvoorkomende documenttypen en classificaties

• Onderzoek op regels gebaseerde en modelgebaseerde methoden voor gegevensextractie

• Kijk naar de gemeenschappelijke uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het toepassen van elk van deze standaardbenaderingen voor documentverwerking

• Bekijk de voordelen die bedrijven kunnen behalen als beide benaderingen voor documentverwerking worden gecombineerd als een methode voor gegevensextractie met meerdere benaderingen

Laten we beginnen.

Documentlandschap

Afhankelijk van hun structuur en formaat kunnen documenten in drie typen worden ingedeeld.

1. Veel documenten, zoals belastingformulieren, hebben een vast formaat — dit worden gestructureerde documenten genoemd .

2. Andere, zoals contracten, hebben geen standaardstructuur. Dit worden ongestructureerde documenten genoemd. .

3. Ten slotte worden documenten die verschillende kwaliteiten hebben, zoals verschillende lay-outs of ontwerpen, maar vergelijkbare soorten informatie bevatten, semi-gestructureerde documenten genoemd. . Ontvangsten, facturen en inkooporders zijn veelvoorkomende voorbeelden van documenten in deze categorie.

Op basis van de classificatie van documenten zijn er twee veelvoorkomende soorten methoden voor gegevensextractie. Op regels gebaseerde gegevensextractie is gericht op gestructureerde documenten, terwijl op modellen gebaseerde gegevensextractie wordt gebruikt om semi-gestructureerde en ongestructureerde documenten te verwerken.

Voordelen en beperkingen van op regels gebaseerde methoden voor gegevensextractie

Op regels gebaseerde gegevensextractie is afhankelijk van een reeks regels om gegevens uit een document te extraheren. U kunt bijvoorbeeld documentsjablonen maken en regels toepassen op basis van een specifieke gegevenspositie. Als alternatief kunt u, zonder dat u sjablonen hoeft te maken, eenvoudig regels toepassen op basis van hoe vaak sommige gegevenssets in een document worden gebruikt (voorkomenpatronen) of hoe die gegevensvariabelen er gewoonlijk uitzien in een reeks tekens (reguliere expressie of regex).

De eerste is handig bij het omgaan met formulieren die kunnen worden getempleerd, en de laatste wordt gebruikt als het mogelijk en gemakkelijk is om dergelijke regels te maken. We merken dat op regels gebaseerde methoden eenvoudig in te stellen en te begrijpen zijn, en dat ze zeer efficiënt werken bij documentverwerking. Ze zijn echter beperkt tot gestructureerde documenten en slechts in enkele eenvoudige gevallen tot semi-gestructureerde documenten.

Dus hoewel op regels gebaseerde technieken voor gegevensextractie nuttig zijn in veel contexten, hebben ze duidelijke toepassingsbeperkingen. Omdat op sjablonen gebaseerde extractie nauw verbonden is met een vaste documentlay-out, kunnen wijzigingen in de lay-out de regels overtreden en herconfiguratie van de regels vereisen.

Evenzo kunnen op regex gebaseerde technieken een uitdaging zijn om te implementeren, problemen op te lossen en omslachtig naarmate situaties complexer worden. Er is echter een alternatieve benadering voor op regels gebaseerde extractieoplossingen:een op modellen gebaseerde benadering.

Voordelen en beperkingen van op modellen gebaseerde methoden voor gegevensextractie

Modelgebaseerde methoden voor gegevensextractie zijn gebaseerd op machine learning (ML). Deze methoden zijn krachtig vanwege hun vermogen om te leren van een diverse reeks documenten. We gebruiken deze methoden door gebruik te maken van geavanceerde technieken zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en statistisch leren.

Het UiPath Validation Station geeft gebruikers de mogelijkheid om 'human-in-the-loop' te gebruiken, zodat modellen on-the-fly kunnen leren en zichzelf kunnen aanpassen aan veranderingen in de gegevens. Door kunstmatige intelligentie (AI) aangedreven technologie wordt doorgaans gebruikt voor gegevensextractie uit semi-gestructureerde en ongestructureerde documenten. We hebben bijvoorbeeld ML-modellen gemaakt voor gebruik in ons raamwerk voor documentbegrip om scenario's zoals de verwerking van ontvangsten en facturen aan te pakken.

Lees meer :AI gebruiken om facturen en ontvangstverwerking te automatiseren

De uitdaging van het gebruik van op modellen gebaseerde extractietechnieken is de tijd en expertise die ze kunnen nemen om ML-modellen te maken en te implementeren. In veel scenario's zijn op modellen gebaseerde technieken echter superieur in hun vermogen om te leren en zich aan te passen aan verschillende documentstructuren en insluitsels.

Omarmen data-extractie met meerdere benaderingen

Er is geen wondermiddel om aan alle behoeften op het gebied van documentverwerking te voldoen. Zowel op regels gebaseerde als op modellen gebaseerde benaderingen voor gegevensextractie zijn krachtige hulpmiddelen, maar beperkt in hun mogelijkheden om de reeks documenten die bedrijven beheren optimaal te verwerken.

Sommige gestructureerde documenten hebben mogelijk veel meer nodig dan alleen op regels gebaseerde methodologieën, aangezien sommige gegevens niet kunnen worden geëxtraheerd met behulp van regels of sjablonen. Evenzo werken uitsluitend op modellen gebaseerde methoden niet voor alle ongestructureerde en semi-gestructureerde documenten.

We willen dat gebruikers gemakkelijk verschillende benaderingen kunnen combineren om informatie uit één document te halen. Daarom hebben we ons raamwerk voor documentbegrip ontworpen om u de kracht te geven om beperkingen op te lossen die worden opgelegd door elke individuele benadering. We raden u ten zeerste aan multi-benadering van gegevensextractie te gebruiken wanneer u te maken hebt met gecompliceerde documenten en de hoogste niveaus van nauwkeurigheid wilt bereiken tijdens het gegevensextractieproces.

Snelle en nauwkeurige gegevensextractie met meerdere benaderingen

Met behulp van ons flexibele raamwerk kunt u verschillende benaderingen voor documentverwerking combineren door simpelweg meerdere technieken voor gegevensextractie rechtstreeks in uw workflow in UiPath Studio te laten vallen.

U kunt extractors eenvoudig configureren voor gegevensverwerking, een voorkeursvolgorde instellen voor het uitvoeren van extracties en een waarde instellen als drempel voor bepaalde extractorresultaten om als geldig te worden geaccepteerd. Op deze manier vormen noch variabele documentstructuur noch ingewikkelde regels voor gegevensextractie een uitdaging meer. Tegelijkertijd krijgt u binnen end-to-end automatisering een snellere en veel nauwkeurigere documentverwerking met de nieuwste AI-technologie.

Geïnteresseerd?

Efficiënte en nauwkeurige documentextractie- en verwerkingsmogelijkheden zijn cruciaal. Door onze nadruk op gegevensextractie met meerdere benaderingen, willen we het verwerken en analyseren van documenten zo eenvoudig mogelijk maken voor UiPath-klanten.

Momenteel zijn uitgebreide Document Understanding-mogelijkheden en -functionaliteit beschikbaar als Software-as-a-Service (SaaS) in een bètaversie voor gebruikers die betrokken waren bij eerdere pilots. U kunt verwachten dat deze functies en andere geavanceerde Document Understanding-tools binnenkort beschikbaar zullen zijn. Ondertussen raden we u aan om u aan te melden voor de UiPath Enterprise-proefversie om toegang te krijgen tot de UiPath Document Understanding-oplossing.