ドキュメント インテリジェンスとマルチモーダル AI
AI システムは、複雑なドキュメント、レイアウト、表、手書き、画像、およびサポートされるコンテキストを理解します。
画像・ドキュメントインテリジェンスおよびマルチモーダル AIドキュメント インテリジェンスは、ページ レベルの証拠と下流のワークフロー制御へのリンクを保持しながら、テキスト、レイアウト、表、画像、手書き文字全体にわたって抽出と理由付けを行います。
Matchpoint は、説明責任のある所有者、明示的な意思決定ゲート、測定可能な受け入れ基準、文書化されたアーキテクチャ、および検出から本番までの実際的なパスを備えた運用機能として AI に近づきます。
複雑なドキュメントは、言語だけでなくレイアウトを通じて意味をエンコードします。表、列、ヘッダー、脚注、手書き、図、署名、および隣接するフィールドによって、テキストの解釈が変わる可能性があります。平坦化されたテキスト ストリームに依存するのではなく、この構造を明示的にモデル化します。
ソリューション設計では、OCR、レイアウト モデル、ビジョン言語モデル、決定論的抽出、文書分類法、および証拠にリンクされたレビューを組み合わせることができます。必要な出力は、構造化フィールドや照合から、コーパス全体にわたる文書の比較、分類、要約、質問応答まで多岐にわたります。
アクセプタンス スイートは、さまざまなテンプレート、スキャン、表、手書き、欠落したページ、低品質の画像、競合するフィールド、長い文書など、本番環境で見つかった文書のバリエーションを表します。精度、カバレッジ、証拠の場所、信頼性、および例外ルーティングが個別に測定されるため、ユーザーはどの結果が通過でき、どの結果を確認する必要があるかを知ることができます。
ドキュメント インテリジェンスとマルチモーダルを提供する方法 AI
- ドキュメントとレイアウトの分類法
- OCR、ビジョン言語、レイアウトを意識したモデル設計
- 証拠に基づいた抽出とレビュー
- 精度、カバレッジ、例外の評価
ドキュメント インテリジェンスとマルチモーダル AI — よくある質問
多くの場合、意味はフィールド、表、見出し、署名、脚注、および隣接するコンテンツの位置に依存します。プレーン テキスト抽出では、これらの関係が失われる可能性があります。
テストでは、代表的なレイアウト、抽出精度、フィールドの関係、表、手書き、引用、欠損データの動作、信頼度のしきい値、人間によるレビューのキューをカバーする必要があります。
