Kas yra Dokumentų Klasifikacija?
Dokumentų klasifikacija — tai procesas, kai sistemos automatiškai nustato, kokios rūšies dokumentas yra prieš ją. Sąskaitoje, kvite, sutartyje ar pasiūlyme. Tai žymiai skiriasi nuo paprastos teksto skaitymo. Reikalingas supratimas ir kontekstas.
Tradiciniame būde žmogus nusiskaitytų kiekvieną dokumentą ir nuspręstų, į kurį aplanką jį sudėti. Tas procesas lėtas, nuobodus ir kupinas klaidų, ypač kai dokumentų yra šimtai ar tūkstančiai per dieną. Čia ir pradeda veikti dirbtinis intelektas.
Kodėl tai svarbu?
Automatinė klasifikacija sumažina darbo krūvį apie 70 procentų. Dokumentai pasiskirstyti į teisingus aplankus iš karto, be jokio žmogaus įsikišimo. Tai reiškia greičiau, tiksliau ir pigiau.
Kaip Mašininis Mokymas Tai Išsprendžia
Mašininis mokymas veikia paprastai. Iš pradžių sistemos mokome. Jei turime tūkstantį sąskaitų pavyzdžių, kurie jau suklasifikuoti, galime juos panaudoti mokymo duomenims. Algoritmas analizuoja šablonus — kurie žodžiai, skaičiai ir struktūra pasirodo sąskaitose, kurie kvituose.
Po to, kai modelis išmoko, jis gali atpažinti naujus dokumentus. Pamatęs neatikrą sąskaitą, sistema žino, ką daryti. Nesvarbu, ar tai yra nuo „Jūsų Teikiamo" ar nuo bet kurio kito tiekėjo. Sistemos žino bendrus sąskaitos požymius — sumos, datas, PVM eilutes.
Edukacinis Žinutė
Šis straipsnis skirtas informaciniams tikslams, kad suprastumėte, kaip veikia dokumentų klasifikacija. Tai nėra konkretus diegimo vadovas ir neturi būti laikomas technine konsultacija. Jei norite įgyvendinti tokią sistemą jūsų įmonėje, rekomenduojame pasikonsultuoti su IT specialistais.
Praktiniai Žingsniai Diegiant Sistemą
Bet kuriam diegimui reikalingi konkretūs žingsniai. Pirmiausia — duomenys. Turėsite surinkti ir paruošti šimtus arba tūkstančius pavyzdžių. Žmonės turi rankiniu būdu klasifikuoti juos, kad algoritmas žinotų, kaip atrodo sąskaita, kaip — kvitas, kaip — sutartis.
Antra — pasirinkti algoritmą. Paprastos sistemos naudoja bajesų klasifikatorius. Sudėtingesnės naudoja giliąjį mokymą (deep learning). Tai priklauso nuo to, kiek dokumentų rūšių jūs turite ir kaip jos skirtingos viena nuo kitos. Jei klasifikacija aiški — paprastas algoritmas užtenka. Jei dokumentai panašūs — reikalingas galingesnis modelis.
Iššūkiai ir Apribojimai
Nuo to, kas gražu teoriniu požiūriu, praktika dažnai skiriasi. Didžiausias iššūkis — duomenų kokybė. Jei mokymo duomenys prastos kokybės, modelis bus prastas. Jei naudojate nuo skaitmenines sąskaitas iš keturių skirtingų sistemų, visos jos turės skirtingas formas. Algoritmui reikės išmokti juos visus atpažinti.
Antra — nežinomi dokumentai. Kas jei sistema susiduria su dokumentu, kurio niekada nebuvo matyta? Pavyzdžiui, naujo tiekėjo sąskaita, kurios formato nėra mokymo duomenyse? Sistema gali supainioti ją arba daryti klaidą. Dėl to reikalingas žmonių darbas — stebėti sistemos rezultatus ir jei reikalinga, iš naujo mokyti modelį.
Išvados
Dirbtinis intelektas dokumentų klasifikacijoje — tai realus įrankis, kuris jau naudojamas šimtuose įmonių. Tai nėra ateitis, tai dabar. Jei jūs turite didelį dokumentų srautą ir norite sumažinti rankinį darbą, tai verta ištirti.
Pagrindiniai žingsniai — susigrupuoti duomenis, pasirinkti tinkamą algoritmą ir turėti sabos, kad sistema reikalaus stebėjimo. Nėra magijos čia, tik matematiką, duomenis ir šiek tiek kantrybės. Jei norite sužinoti daugiau apie konkrečias diegimo strategijas, skaitykite mūsų kitą straipsnį „Praktinė Vadovas: CV Sistemos Diegimas Jūsų Įmonėje".
