операций в ECM
Структурированный и неструктурированный контент
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
TeamLead команды SMART презентация
Содержание
- 3. Интеллектуальная ECM DIRECTUM Ario = ML +
- 4. Архитектура DIRECTUM Ario
- 5. Реализация Предобработка Компьютерное зрение (Computer Vision, CV)
- 6. Реализация Векторное представление текста Машинное обучение
- 7. Реализация Сканер Распознавание текста Классификация документа Извлечение значимых данных Импорт и валидация в DIRECTUM
- 8. Реализация Обработка естественного языка Извлечение именованных сущностей
- 9. Реализация Conditional Random Fields (CRF) Feature-инжиниринг Сканер
- 10. Реализация Сканер Распознавание текста Классификация документа
- 11. Направления развития Расширение библиотеки правил извлечения ~100
- 12. Спасибо!
Интеллектуальная ECM DIRECTUM Ario = ML + CV + NLP Автоматизация выполнения рутинных операций в ECM Структурированный и неструктурированный контент
Слайд 4Архитектура DIRECTUM Ario
DIRECTUM TextExtractor Service
DIRECTUM Classifier Service
DIRECTUM FactExtractor Service
классификация
документов
в различных разрезах
извлечение значимых данных (реквизитов)
извлечение текстового слоя из документов
DIRECTUM SmartService
управление, статистика,
API
Слайд 5Реализация
Предобработка
Компьютерное зрение (Computer Vision, CV)
Распознавание таблиц
Контекстное распознавание текста
Сканер
Распознавание текста
Классификация документа
Извлечение значимых
данных
Импорт и валидация
в DIRECTUM
Слайд 6Реализация
Векторное представление текста
Машинное обучение
Сканер
Распознавание текста
Классификация документа
Извлечение значимых данных
Импорт и валидация
в
DIRECTUM
Точность (precision) = TP / (TP + FP)
Полнота (recall) = TP / (TP + FN)
F1-мера = 2 * точность * полнота / (точность + полнота)
Правильность (accuracy) = (TP + TN) / все документы
Слайд 7Реализация
Сканер
Распознавание текста
Классификация документа
Извлечение значимых данных
Импорт и валидация
в DIRECTUM
Слайд 8Реализация
Обработка естественного языка
Извлечение именованных сущностей (NER)
Правила, машинное обучение
Сканер
Распознавание текста
Классификация документа
Извлечение значимых
данных
Импорт и валидация
в DIRECTUM
Слайд 9Реализация
Conditional Random Fields (CRF)
Feature-инжиниринг
Сканер
Распознавание текста
Классификация документа
Извлечение значимых данных
Импорт и валидация
в
DIRECTUM
Слайд 10Реализация
Сканер
Распознавание текста
Классификация документа
Извлечение значимых данных
Импорт и валидация
в DIRECTUM
Слайд 11Направления развития
Расширение библиотеки правил извлечения
~100 готовых правил для видов документов
Удобный инструмент
настройки правил
Визуализация создания новых правил Обучаемое извлечение фактов
«Интеллектуальная ECM»
Подготовка данных для поиска Аннотация документов, проекты резолюций, автоответы Интеллектуальное сравнение документов
Визуализация создания новых правил Обучаемое извлечение фактов
«Интеллектуальная ECM»
Подготовка данных для поиска Аннотация документов, проекты резолюций, автоответы Интеллектуальное сравнение документов
