Captura de Automatización de Documentos Conocimiento y clasificación

Byigoradiyain topicTechnology

DocumentReader aprovecha concepto inteligente y la tecnología de reconocimiento de caracteres y funciones de grupo de alto nivel de reporte para ampliar en gran medida la detección automática de la información esencial dentro de los documentos. Una vez escaneada, variaciones digitalizadas de los documentos en papel se agrupan en función de las características y tipo de archivo. Los documentos se transcriben y se debe consultar los elementos de datos predefinidos. Los resultados pueden entonces ser incorporados a las empresas de sistemas de gestión documental e-discovery preexistente o, proporcionando un acceso sin precedentes a los datos recogidos.

Navegación inteligente permite a un individuo para determinar numerosos artículos de investigación, mientras que las ocurrencias repetidas de estos artículos afila un mayor reconocimiento. Muchas empresas de outsourcing podría efectivamente comprobar los archivos de papel, pero estas alternativas parar en última instancia, en el punto de la imagen. Estos servicios en términos generales proporciona metadatos limitados, por lo general representa a algunos detalles clave sobre el archivo, pero deteniéndose muy por debajo de lo que permite el paso por las búsquedas de paso de los contenidos específicos.

Documentos no estructurados: DocumentReader también se puede configurar para encontrar elementos predeterminados de datos (nombres, números de seguridad social, jornadas, etc) dentro, papeles escritos a mano no estructurados. Los textos que no se ajusten a cualquier marco previsto, o se ajustan al estilo de las funciones y / o relevancia conocidos, sin embargo, se escanean, transcritas y exploraron para determinar si los datos buscados aparece en cualquier lugar de los contenidos. Al hacer la investigación como un ejemplo, un equipo legal tendrá una amplia variedad de información para peinar, incluidos los datos electrónicos en una variedad de formas, así como archivos de imágenes escaneadas de toneladas de documentos en papel. Los principales servicios de e-discovery y programas informáticos pueden manejar el elemento de datos puramente electrónico de esa ecuación, pero tropezar cuando se enfrentan por el contenido de los archivos de imágenes impresas, en particular las personas que son no estructurados y / o que contienen información escrita a mano. Incluso estas soluciones y oficinas de servicios que no comprobar y tipos disponibles fotografiados de documentos por lo general son muy limitados en el tipo y detalle de la información que podría proporcionar de sus contenidos.

DocumentReader puentea la brecha cuando se configura con vigilancia, incluyendo cualquier personalización específica necesaria basa en la dificultad de la tarea. La aplicación puede formar cada archivo por variedad, transcribir el texto escrito a mano y / oa máquina, y la lista de elementos de datos particulares parecían. DocumentReader da identificación formulario de registro que permite a los grupos de trabajos que se compruebe haber todas las cosas necesarias. Pre-configurado para reconocer un grupo determinado, la información se produce incluso con más confianza porque los archivos están relacionados dentro del grupo, lo que aumenta la precisión de los resultados.

Cualquier solución automática debe ser por lo menos tan precisa y sin errores, mientras que las técnicas manuales que cambia. Como la precisión es igualmente importante para el éxito del desarrollo, la diligencia debida, de investigación o de los esfuerzos de redacción, esto realmente es una ventaja importante de DocumentReaders solución computarizada. Al conocer y transcribir documentos palabra por palabra y cambiar la información de los datos, DocumentReader busca datos pertinentes utilizando una facilidad, confiabilidad y capacidad de amplio alcance otras respuestas ausencia. Bajando en serio a la frase, el nivel de grafema y el carácter permite que la tecnología de reconocimiento de DocumentReaders para ayudar a una gama completa de los documentos fotografiados, ya sea impreso a máquina oa mano.

DocumentReader es un poderoso recurso de la extracción de datos, pero su libertad registro, clasificación y cualidades que buscan realmente puso a un lado de opciones relativamente similares. En primer lugar, utilizando tanto un libro general y una terminología comercial definido por el usuario-jurídico específico, el programa realiza una transcripción literal de las piezas escritas a mano y / o mecanografiadas. El software de la PC y luego clasifica los documentos digitalizados en los tipos básicos (letras, las formas de identificación, tipos de impuestos, reportes regulatorios, ofertas, facturas, etc) en base a un análisis tanto de la geometría y el contenido del documento. Mediante la extracción de palabras clave predefinidas de su transcripción, A2iA DocumentReader determina la categoría particular del documento y tiene un índice de elementos de datos que se encuentran.

DocumentReader es flexible y suficiente para manejar toda la gama de documentos en papel grupos apropiados deben buscar cierta información de gran alcance.

Documentos estructurado: Dentro de una determinada empresa, formas particulares pueden ser a menudo encontrados. El reconocimiento de formas y documentos estandarizados populares podría ser pre-configurado en DocumentReader según las personas con necesidades específicas. Esta es la forma más simple de la eliminación, porque DocumentReader determina inmediatamente los archivos en función de su estructura, y sabe de antemano el formato y la ubicación de los datos importantes que se producirán.

Semiestructuradas Documentos: muchos documentos, aunque no siguiendo un tipo estandarizado fijo, contienen los mismos datos que aparecen en localizaciones no estándar. Las inspecciones, por ejemplo, pueden variar considerablemente de una persona a otra, sin embargo, en todas sus formas estos documentos incluyen ciertos elementos comunes (nombres y las direcciones, cantidad, nombre del beneficiario, y número de cheque), que entiende DocumentReader, permitiendo que la información que se extrae de estos lugares dentro del documento. Cuentas, acuerdos, trabajo y hr tipo, pasaportes y reportes corporativos son simplemente un par de ejemplos más de la clase de documentos semi-estructurados DocumentReader podría construirse para reconocer ..

Cuando integral con firmas métodos actuales de búsqueda, DocumentReader incluye la última milla en la prestación de la respuesta más integral a las tareas de documentos relacionados.

Encontrar Más información Aboutautomated clasificación de documentos, visite nuestro websitehttp :/ / www.capitalnovus.com.