IDP智能文档处理结合了多种技术来实现自动化处理和分析文档的功能。

这些技术包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）。

具体来说，机器学习技术用于训练模型以识别和理解文档中的模式和结构；深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），进一步增强了模型的识别和理解能力，使得IDP能够更精准地处理复杂的文档内容。

自然语言处理技术则用于分析和理解文档中的文本数据，包括词法分析、句法分析和语义理解等，从而提取出关键信息。

计算机视觉技术主要用于处理文档中的图像和表格等元素，通过OCR（光学字符识别）等技术将图像中的文字转换为可编辑和可分析的文本格式。

这些技术的结合使得IDP能够自动化地处理各种类型的文档，包括结构化、半结构化和非结构化的文档，提取有用信息并将其转换为可操作的数据，从而大幅提高文档处理的效率和质量。