人工智能中的信息提取2025年4月15日 | 阅读 9 分钟 引言基于当前和精确信息做出决策的组织往往表现更佳。另一方面，许多公司在收集信息方面存在困难，尤其是在信息分散在多个来源的情况下。在这些公司中，数据收集非常复杂，因为它们经常处理照片或扫描纸张等非结构化信息形式。 这成了一个大问题，尤其是在公司每月必须处理数百、数千甚至数百万份文件的情况下。处理大量非结构化文档并将其转换为适合商业用途的文档格式是不可取的，因为它耗时、成本高昂且错误率高。 幸运的是，有各种可能性可以将从物理和电子文档中提取信息的此类手动工作与自动化相结合。其中，人工智能（AI）和光学字符识别（OCR）是两种通常对帮助组织有效提取信息至关重要的技术。 什么是信息提取？信息提取是从非结构化格式（如 PNG、JPEG 和 PDF）中提取数据，并将其放入有组织、可搜索、可编辑且机器可读的格式（如 JSON、CSV 和 XLSM）的过程。企业经常使用 PDF 转 Excel 转换来获取适合商业用途的数据。 信息提取使得数据整合成为可能。来自多个来源（其中大部分是完全无组织和非结构化的）的信息可以转换为有意义的数据，可以保存或进行进一步分析。 全面了解公司的运营是进行有关决策过程、服务改进、销售预测和成本优化等方面的关键审查的基础。 企业通常有三种提取信息的方法
手动信息提取手动信息提取是指通过人工从数据源收集信息的过程。在许多商业运营中都会发生这种情况。例如，您的组织中可能有一名员工负责发票处理。 该员工扫描纸质文档或将数据输入您的应付账款程序。当需要从少量文件提取信息时，这是很好的。最多，这是一种方便的策略。 虽然手动信息提取耗时、容易出错且重复，但它也带来了不必要的开销。因此，越来越多的公司正在应用自动化解决方案来解决信息提取过程。 自动信息提取在这种情况下，企业可以通过使用信息提取软件，该软件利用 OCR 和人工智能等技术，从任何类型的文档中提取信息。 简而言之，OCR 代表光学字符识别，是将图像转换为文本的过程。相反，人工智能（AI）技术支持信息验证、文档分类和信息识别。换句话说，AI 分析收集到的数据并找出诸如发票号或总金额等数据字段。 由于 AI 和 OCR 的存在，信息提取软件可以非常快速地从文档中提取数据。当使用集成了这些技术的 \u0012信息提取软件时，提取信息的\u0012过程可以在几秒钟内完成。 带有人工干预的自动信息提取前两种方法结合在人工干预的自动化中。即使有了最先进的技术，要始终如一地实现从纸张中检索数据 100% 准确也是极其困难的。 在某些情况下，由于信息提取错误 1%，企业曾经遭受过数百万欧元的损失。因此，通过融合人工智能和人类智能的最佳方面，通常可以取得最佳成果。 现在，让我们做一个快速的计算。假设您的组织每月处理 1,000,000 份文件。假设平均每份文件（每份文件）的错误成本为 100 欧元。1% 的错误将导致 1,000,000 欧元的损失。 因此，为了减少昂贵的错误，许多公司宁愿将人类智能与自动化相结合。 如何自动提取信息？通过使用 OCR 软件，您的公司可以在几秒钟内即时处理任何类型的文档或图像。 可以使用以下一般过程从文档中提取信息 上传文档程序必须首先接收上传的非结构化文档。在线、电子邮件、计算机或移动设备都可以。最简单的方法通常是使用移动设备上的文档扫描 SDK 拍照。有多种非结构化文件类型可用于将输入文件发送到程序，包括 JPG、PDF、PNG、TXT 等。 图像转 TXT一旦文档上传到程序，实际的信息提取就开始了。计算机无法理解文档或图像上的文本是目前唯一的问题。因此，必须使用 OCR 将图像转换为 TXT 文件。 信息格式转换TXT 文件由信息提取程序读取，然后在最后一个阶段将其转换为结构化格式，如 CSV、XML 或 JSON。完成此操作后，数据将被发送到另一个软件或保存在数据库中。 现在我们了解了该过程，让我们看看从非结构化文本文档中提取信息可以为您的公司带来的好处。 自动信息提取的好处人工智能支持的信息提取自动化已被许多企业用于各种原因。 通过使用自动信息提取系统，主要优势如下
提高准确性至 >95%当自动信息提取取代手动数据录入时，昂贵的错误会大大减少。由于机器不像人那样容易分心或疲倦，它们倾向于犯比人类少的错误。 手动处理大量信息时，数据输入错误是常见现象。例如，发票号很容易被忽略或写错。 随着从文档中提取信息的自动化过程，整体数据准确性将会提高。您可以通过更准确的信息做出更明智的业务决策。 每周提高员工生产力六小时通过使用自动信息提取，员工可以摆脱繁琐的手动工作。除了更快之外，员工可以在相同的时间内完成更多与核心业务相关的工作。 根据 Smartsheet 的一项调查，自动化重复性任务确实为员工每周节省了六个小时或更长的时间。这近乎一个完整的工作日，对生产力产生了重大影响。 降低运营成本高达 70%公司经常出于财务原因自动化信息提取过程。需要额外员工来完成手动活动，例如手工信息提取，会增加员工工时。 研究表明，手动提取信息处理的成本通常比自动化解决方案高，从 60% 到 70%。 可扩展性以适应业务扩张随着公司的发展，需要处理和存档的文件量也会随之增加。公司不希望仅仅为了处理更多文书工作和提取信息而雇佣更多人。这会将公司偏离其核心业务。 通过使用自动信息提取方法，可以避免这种情况。因此，公司可以在不被高卷文档量限制的情况下发展。 更快的周转时间手动从文档中提取信息一次只能由一个人完成，这可能需要一段时间。因此，文书工作可能会堆积；员工或客户可能必须等待回复等。使用信息提取工具可以将周转时间从几天或几周缩短到几秒钟。 现在我们了解了它们的主要优势，让我们来看一些自动信息提取的用例。 信息提取是如何工作的？信息提取是一个复杂的过程，有许多细微之处；然而，对于新手来说，最好记住以下几点 为了解释这种简化的信息提取方法，让我解释一下。它是将非结构化文本或一组文本转换为正式的、机器可读的事实陈述（例如，“Bukowski 是《邮局》的作者”），然后这些事实陈述被填充到数据库中（例如，美国文学数据库）。 一般来说，从非结构化文本中提取结构化信息涉及以下主要子任务
信息提取可以完全自动地进行，也可以与人工输入结合进行。 最有效的信息提取系统通常将人工处理与自动化技术相结合。 AI 信息提取的趋势与进展一些重大发展和趋势正在重塑未来 深度学习架构即使存在非标准的字体、未对齐的文本和复杂的图像，文档也可以包含复杂的、可以提取的数据，这要归功于创新的深度学习框架。例如，为了提高表格提取的准确性，IBM Research 开发了 TableLab 等技术，该技术利用用户反馈来调整预训练模型。无监督地分离文档布局和创建合成数据是另外两项创新。 自动化和效率通过 AI，可以显著减少使用传统数据提取技术相关的错误和成本。这可能会带来简化的操作流程、更快的文档处理和显著的生产力提升。尽管 AI 和机器学习具有潜力，但许多企业尚未优先考虑这些技术用于信息提取。 OCR、深度学习和 NLP信息提取越来越多地利用自然语言处理（NLP）、深度学习和光学字符识别（OCR）等技术。通过利用这些技术，信息提取可以更快、更准确地完成，自动化命名实体识别（NER）、依赖关系图、分词和词性标注等过程。 信息检索的 AI 方法代数模型这些是数学结构，它们在信息检索环境中以结构化的方式提供查询和语言实例之间的连接。 向量空间模型是一个著名的例子，其中文本词汇表示为高维空间中的查询，文档根据感知相似度进行排名。文档相关性的确定是通过对文档文本与搜索查询之间的余弦相似度进行代数计算来完成的。 概率模型根据这些数学模型，搜索和检索过程涉及做出概率决策。这些模型通常会评估搜索查询和信息资源的统计特性。一些典型示例如下
例如，搜索查询可能在文档中出现多次。基于观察到的数据，模型降低了文档与查询相关的可能性。 神经网络模型大多数现代 AI 信息检索模型使用神经网络来表示文本中的复杂数据模式和关系。 在机器学习中，神经网络被表示为一组连接节点，这些节点由一组方程定义。方程组的参数根据（通过最小化）此类的成本函数进行更新
信息检索和人工智能总体上的重大进步，例如概率生成模型、强化学习、LLM、扩散模型等，都基于这个简单的想法！ AI 用于信息检索毫无疑问，利用现代 AI 技术进行信息检索是对人类记忆和搜索能力的补充。此外，这些技术促进了认知功能，扩展了搜索和检索的范围：信息检索系统能够利用智能来指导搜索，而用户仅限于搜索特定查询词。 通过使用 AI 算法有效地搜索海量信息，检索得到了增强。因此，有效检索和智能搜索是现代 AI 和 ML 信息检索系统的基石。 结论随着AI 信息提取的出现，我们管理和分析数据的方式发生了巨大变化。预计 AI 和机器学习领域的未来创新将带来更有效、更准确的数据提取形式。这些将在医疗保健、金融、法律服务和媒体等广泛领域带来重大转变。这些技术具有改变运营和决策的巨大潜力。 下一主题人工智能在发电厂中的应用 |
我们请求您订阅我们的新闻通讯以获取最新更新。
我们提供所有技术（如 Java 教程、Android、Java 框架）的教程和面试问题
G-13, 2nd Floor, Sec-3, Noida, UP, 201301, India
Python
Java
JavaScript
SQL
C
C++
HTML
CSS
React
Node.js
Spring Boot
C#
PHP
MySQL
MongoDB
AI
ML
DSA
DBMS
OS
Aptitude
Reasoning