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文档信息提取与关联技术
2023-09-12 17:58:52

文档信息提取与关联技术是解决文档结构化理解的重要手段,其中涉及的关键技术包括以下方面:

  1. 文档特征提取:文档信息提取首先需要从文档中提取出各类信息,包括文本、图像、表格、公式等,这些信息被称为文档特征。特征提取通过光学字符识别(OCR)技术对文档进行扫描,将文档内容转化为计算机可读的文本格式,再对这些文本进行处理,识别其中的关键信息。

  2. 信息抽取:在提取文档特征后,需要将这些特征中的信息抽取出来,例如日期、名称、品牌、型号等。信息抽取通过自然语言处理(NLP)技术实现,对文本进行分析和解读,识别出其中的实体、概念和关系等。

  3. 信息分类与结构化:为了更好地管理和使用文档信息,需要对这些信息进行分类和结构化。信息分类通过机器学习算法对信息进行聚类分析,将相似信息归为同一类别。结构化则是将信息按照一定的逻辑结构组织起来,例如表格、树形结构等,方便后续的信息检索和分析。

  4. 信息关联:在信息分类和结构化后,还需要将各类信息关联起来,以方便用户快速获取所需信息。信息关联通过知识图谱技术实现,将不同类别的信息连接起来,构建一个知识网络,提高信息的可读性和可用性。

文档信息提取与关联技术是实现文档智能化的关键技术之一,它们的有效性和准确性直接影响了文档处理的效果。通过不断改进和创新这些技术,可以进一步提高文档信息处理的效率和精度。

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