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为什么代理文档提取要替换OCR的智能文档自动化
多年来，企业一直使用光学特征识别（OCR）将物理文档转换为数字格式，从而改变了数据输入过程。但是，随着企业面临更复杂的工作流程，OCR的局限性变得越来越明显。它努力处理非结构化的布局，手写文本和嵌入式图像，并且通常无法解释上下文或[…]为什么代理文档提取替换OCR替换智能文档自动化的帖子首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI多年来，企业一直使用光学特征识别（OCR）将物理文档转换为数字格式，从而改变了数据输入过程。但是，随着企业面临更复杂的工作流程，OCR的局限性变得越来越明显。它难以处理非结构化的布局，手写文本和嵌入式图像，并且通常无法解释文档不同部分之间的上下文或关系。在当今快节奏的商业环境中，这些限制越来越有问题。
光学特征识别（OCR）代理文件提取代表了一个重大进步。通过采用AI技术，例如机器学习（ML），自然语言处理（NLP）和视觉接地，该技术不仅提取文本，而且还可以理解文档的结构和背景。由于准确率超过95％，并且处理时间从小时数减少到仅几分钟，因此代理文档提取正在改变企业如何处理文档，为OCR无法克服的挑战提供了有力的解决方案。
代理文档提取 机器学习（ML）， 自然语言处理（NLP）为什么OCR不再足够
多年来，OCR一直是数字化文档的首选技术，彻底改变了数据的处理方式。它通过将印刷文本转换为机器可读格式，从而简化了许多行业的工作流程，从而帮助自动化数据输入。但是，随着业务流程的发展，OCR的局限性变得越来越明显。
非结构化数据 视觉接地代理文档提取背后的技术
代理文档提取汇集了几种高级技术来解决传统OCR的局限性，提供了一种更有力的处理和理解文档的方法。它使用深度学习，NLP，空间计算和系统集成来准确，有效地提取有意义的数据。
深度学习 卷积神经网络（CNN） 几次学习 Total