Tabellen- und Datenerkennung in Dokumenten verstehen und optimieren

Finanz- und Buchhaltungsdaten sind oft in verstreuten Tabellen in PDF-Dateien oder Bildern versteckt, was den Zugriff und die Analyse erschwert.

Dank künstlicher Intelligenz und optischer Zeichenerkennung (OCR) Technologien, ist es jetzt möglich, diese Informationen automatisch zu extrahieren und zu strukturieren, auch wenn sie nicht als auswählbarer Text verfügbar sind.

Diese Art der Automatisierung ist Teil eines umfassenderen Ansatzes, der als intelligente Dokumentenverarbeitung bekannt ist und OCR, KI und Geschäftsregeln kombiniert, um Dokumente in großem Umfang zu verarbeiten.

Nach der Extraktion können diese Daten so organisiert werden, dass ihr Wert maximiert wird, was Kosteneinsparungen, Fehlererkennung und ein effizienteres Kostenmanagement ermöglicht.

In diesem Artikel untersuchen wir die wichtigsten Techniken zum Erkennen und Extrahieren von Tabellen aus Dokumenten sowie praktische Tipps, die Ihren Entwicklern helfen, diese Lösungen in Ihren Projekten zu implementieren.

Heute ist es möglich, Daten aus diesen Tabellen zu extrahieren und zu strukturieren, um sie optimal zu nutzen: Einsparmöglichkeiten, Fehlererkennung, Kostenmanagement.

Wir stellen die wichtigsten Techniken der künstlichen Intelligenz vor, die zum Erkennen und Extrahieren von Tabellen aus Dokumenten verwendet werden, sowie praktische Tipps, die Ihren Entwicklern helfen, diese Lösungen in Ihren eigenen Projekten zu implementieren.

KI-Techniken zur Tabellenerkennung und -extraktion

Maschinelles Sehen

Computer Vision spielt eine entscheidende Rolle bei der Tabellenerkennung. Zu den gängigen Methoden gehört die Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNN) zur Identifizierung tabellarischer Strukturen in Dokumenten. Diese Netzwerke können anhand von beschrifteten Datensätzen trainiert werden, um zu lernen, wie man Tabellenränder und Zellen erkennt.

Schlüsseltechnik: YOLO (You Only Look Once)

• ‍Beschreibung: YOLO ist eine Objekterkennungsmethode, die ein Bild in ein Raster unterteilt und gleichzeitig mehrere Begrenzungsrahmen und Klassenwahrscheinlichkeiten für diese Boxen vorhersagt.‍
• Vorteile: Geschwindigkeit und Genauigkeit. YOLO kann Bilder in Echtzeit verarbeiten, was für Anwendungen, die eine schnelle Analyse großer Dokumente erfordern, unerlässlich ist.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Sobald die Tabellen erkannt wurden, besteht der nächste Schritt darin, sie zu extrahieren und zu verstehen. NLP-Techniken werden verwendet, um die in den Tabellen enthaltenen Daten zu interpretieren und sie auf nutzbare Weise zu strukturieren.

Schlüsseltechnik: Transformatormodelle (z. B. BERT, GPT)‍

• ‍Beschreibung: Transformer-Modelle werden verwendet, um den Kontext von Wörtern und Phrasen in einer Tabelle zu verstehen, was eine genaue Datenextraktion ermöglicht.‍
• Vorteile: Diese Modelle können komplexe Informationen verarbeiten und semantische und pragmatische Beziehungen zwischen Daten extrahieren, wodurch die Analyse relevanter und präziser wird.

Kombinierte Methoden

Die Kombination von Computer Vision und NLP führt zu robusteren Ergebnissen. Bei Koncile verwenden wir CNNs, um Tabellenbereiche zu identifizieren, gefolgt von Transformatormodellen, um den Inhalt semantisch zu strukturieren, der das Rückgrat unserer OCR-Datenextraktionssoftware.

Ein gängiger Ansatz besteht beispielsweise darin, mithilfe von Computer Vision Tabellen zu erkennen und dann NLP-Techniken anzuwenden, um die Daten zu extrahieren und zu strukturieren.

‍Beispiel für einen kombinierten Ansatz bei Koncile

• ‍Schritt 1: Tabellenerkennung mit CNN: Verwendung neuronaler Faltungsnetzwerke zur Erkennung von Tabellenbereichen in Dokumenten.‍
• Schritt 2: Datenextraktion mit NLP: Verwendung von Transformatormodellen zum Extrahieren und Strukturieren von Daten aus erkannten Tabellen.

Praktische Tipps zur Umsetzung

1. Vorbereitung der Daten

‍Die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend für die Leistung des KI-Modells. Stellen Sie sicher, dass Sie über einen vielfältigen und gut beschrifteten Datensatz verfügen. Fügen Sie verschiedene Arten von Dokumenten und Tabellenformaten hinzu, um Ihr Modell robuster zu machen.

2. Auswahl des Modells

1. Für die Tabellenerkennung: Wählen Sie etablierte CNN-Modelle wie YOLO oder Mask R-CNN.
2. Für die Datenextraktion: Verwenden Sie Transformatormodelle wie BERT oder GPT-4, die sich beim Verstehen natürlicher Sprache als wirksam erwiesen haben.

3. Schulung und Validierung‍

Teilen Sie Ihren Datensatz in Trainings- und Validierungssätze auf. Verwenden Sie Kreuzvalidierungstechniken, um die Leistung Ihrer Modelle zu bewerten und Überanpassungen zu vermeiden.

4. Optimierung und Bereitstellung‍

Sobald Ihre Modelle trainiert sind, optimieren Sie sie für die Verwendung in Echtzeit, indem Sie die Modellgröße reduzieren oder die GPU-Beschleunigung nutzen. In Finanzprozessen können diese Tools die OCR-gestützte Buchhaltung unterstützen und dabei helfen, Kontoabgleiche, Steuererfassungen und Spesenabrechnungen zu automatisieren. Dies kann die Komprimierung von Modellen umfassen, um sie leichter und schneller zu machen, sowie die Einrichtung robuster Infrastrukturen, die den Anforderungen in Echtzeit gerecht werden.