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表单数据提取：从 OCR 到深度学习
探索表单数据提取：挑战、技术（如 AI）、实施最佳实践和自动化处理。立即简化文档处理。
来源:Nanonets在当今数据驱动的世界中，表单无处不在，表单数据提取变得至关重要。这些文档可以有效地收集信息，但通常需要手动处理。这就是智能文档处理 (IDP) 的作用所在。
IDP 利用 OCR、AI 和 ML 来自动化表单处理，使数据提取比传统方法更快、更准确。这并不总是那么简单——复杂的布局和设计会使其具有挑战性。但使用正确的工具，您可以有效地从在线和离线表单中提取数据，并且错误更少。
数据提取以 PDF 表单为例。它们非常适合收集联系信息，但提取这些数据可能很棘手且成本高昂。提取工具解决了这个问题，允许您轻松地将姓名、电子邮件和其他详细信息导入 Excel、CSV、JSON 和其他结构化数据格式。
提取工具这篇博文将探讨使用 OCR 和深度学习从表单中提取数据的不同场景和技术。
表单数据提取将原始表单数据转换为可操作的见解。这个智能过程不仅仅是读取表单；它理解表单。它使用高级算法来识别、捕获和分类来自各种表单类型的信息。
表单数据提取关键组件包括：
- 光学字符识别 (OCR)：将文本图像转换为机器可读的文本。智能字符识别 (ICR)：识别手写字符。自然语言处理 (NLP)：理解提取文本的上下文和含义。机器学习：通过从新数据中学习，随着时间的推移提高准确性。