Combinación de enfoques basados ​​en reglas y modelos para mejorar el procesamiento de documentos

Información es poder. Para la mayoría de las empresas, mucha información comercial valiosa está atrapada en los documentos. Dada la variedad de tipos, tamaños y formatos de documentos que las empresas suelen administrar, procesar documentos de manera eficiente para obtener información puede ser un desafío.

Aquí en UiPath, entendemos este desafío. Gracias a nuestro nuevo marco de comprensión de documentos, nuestros clientes pueden automatizar fácilmente la extracción y el procesamiento de datos para una amplia gama de documentos, independientemente de su tipo, formato o volumen. Esto lo ayuda a abordar el procesamiento de documentos con flexibilidad, utilizando cualquier proceso que funcione mejor para sus necesidades únicas.

Para obtener una visión de alto nivel de los beneficios de la comprensión de documentos, consulte nuestro documento técnico Aumente la eficiencia operativa y mitigue los riesgos con la comprensión de documentos .

En este artículo:

• Revise los tipos y clasificaciones de documentos comunes

• Examinar métodos de extracción de datos basados ​​en reglas y modelos

• Observe los desafíos comunes que enfrentan las empresas al aplicar cada uno de estos enfoques estándar para el procesamiento de documentos

• Revise los beneficios que las empresas pueden obtener si ambos enfoques de procesamiento de documentos se combinan como un método de extracción de datos de múltiples enfoques

Comencemos.

Paisaje del documento

Según su estructura y formato, los documentos se pueden clasificar en tres tipos.

1. Muchos documentos, como los formularios de impuestos, mantienen un formato fijo; se denominan documentos estructurados .

2. Otros, como los contratos, no tienen una estructura estándar; se denominan documentos no estructurados .

3. Finalmente, los documentos que tienen diferentes cualidades, como diseños o diseños diferentes, pero que incluyen tipos similares de información se denominan documentos semiestructurados. . Recibos, facturas y órdenes de compra son ejemplos comunes de documentos en esta categoría.

Según la clasificación de los documentos, existen dos tipos comunes de metodologías de extracción de datos. La extracción de datos basada en reglas apunta a documentos estructurados, mientras que la extracción de datos basada en modelos se utiliza para procesar documentos semiestructurados y no estructurados.

Beneficios y límites de los métodos de extracción de datos basados ​​en reglas

La extracción de datos basada en reglas se basa en un conjunto de reglas para extraer datos de un documento. Por ejemplo, puede crear plantillas de documentos y aplicar reglas basadas en una posición de datos específica. Alternativamente, sin tener que crear plantillas, simplemente puede aplicar reglas basadas en la frecuencia con la que se usan algunos conjuntos de datos en un documento (patrones de ocurrencia) o cómo esas variables de datos suelen verse en una secuencia de caracteres (expresión regular o regex).

El primero es útil cuando se trata de formularios que pueden tener plantillas, y el segundo se usa si es posible y fácil crear tales reglas. Descubrimos que los métodos basados ​​en reglas son fáciles de configurar y comprender, y funcionan de manera muy eficiente en el procesamiento de documentos. Sin embargo, se limitan a documentos estructurados y solo en unos pocos casos simples a documentos semiestructurados.

Por lo tanto, si bien las técnicas de extracción de datos basadas en reglas son beneficiosas en muchos contextos, tienen limitaciones de aplicación obvias. Dado que la extracción basada en plantillas está estrechamente ligada a un diseño de documento fijo, cualquier cambio en el diseño puede romper las reglas y requerir una reconfiguración de reglas.

Del mismo modo, las técnicas basadas en expresiones regulares pueden ser difíciles de implementar, solucionar problemas y ser engorrosas a medida que las situaciones se vuelven más complejas. Sin embargo, existe un enfoque alternativo a las soluciones de extracción basadas en reglas:un enfoque basado en modelos.

Beneficios y límites de los métodos de extracción de datos basados ​​en modelos

Las metodologías de extracción de datos basadas en modelos se basan en el aprendizaje automático (ML). Estos métodos son poderosos debido a su capacidad para aprender de un conjunto diverso de documentos. Utilizamos estos métodos empleando técnicas sofisticadas como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje estadístico.

La estación de validación de UiPath brinda a los usuarios una capacidad humana en el circuito para que los modelos puedan aprender sobre la marcha y adaptarse a los cambios en los datos. La tecnología impulsada por inteligencia artificial (IA) generalmente se usa para la extracción de datos de documentos semiestructurados y no estructurados. Por ejemplo, hemos creado modelos ML para usar en nuestro marco de comprensión de documentos para abordar escenarios como el procesamiento de recibos y facturas.

Leer más :uso de IA para automatizar el procesamiento de facturas y recibos

El desafío de usar técnicas de extracción basadas en modelos es el tiempo y la experiencia que pueden tomar para crear e implementar modelos ML. Sin embargo, en muchos escenarios, las técnicas basadas en modelos son superiores en su capacidad para aprender y adaptarse a diferentes estructuras e inclusiones de documentos.

Adoptando la extracción de datos de múltiples enfoques

No existe una bala de plata para abordar todas las necesidades de procesamiento de documentos. Tanto los enfoques basados ​​en reglas como en modelos para la extracción de datos son herramientas potentes, pero tienen capacidades limitadas para procesar de manera óptima la variedad de documentos que administran las empresas.

Algunos documentos estructurados pueden necesitar mucho más que metodologías basadas en reglas, ya que algunos datos no se pueden extraer con la ayuda de reglas o plantillas. Del mismo modo, los métodos basados ​​únicamente en modelos no funcionan para todos los documentos no estructurados y semiestructurados.

Queremos que los usuarios puedan combinar fácilmente diferentes enfoques para extraer información de un solo documento. Por lo tanto, hemos diseñado nuestro marco de comprensión de documentos para brindarle el poder de superar las limitaciones impuestas por cualquier enfoque individual. Recomendamos encarecidamente utilizar la extracción de datos de enfoque múltiple cuando se trata de documentos complicados y desea lograr los niveles más altos de precisión durante el proceso de extracción de datos.

Extracción de datos multienfoque rápida y precisa

Usando nuestro marco flexible, puede mezclar y combinar enfoques de procesamiento de documentos simplemente colocando múltiples técnicas de extracción de datos directamente en su flujo de trabajo en UiPath Studio.

Puede configurar fácilmente extractores para el procesamiento de datos, configurar el orden de preferencia para la ejecución de la extracción y establecer un valor como umbral para que ciertos resultados del extractor se acepten como válidos. De esta manera, ni la estructura variable del documento ni las reglas complicadas para la extracción de datos supondrán un desafío. Al mismo tiempo, dentro de la automatización integral, obtiene un procesamiento de documentos mucho más rápido y preciso con la última tecnología de IA.

¿Interesado?

Tener capacidades eficientes y precisas de extracción y procesamiento de documentos es crucial. A través de nuestro énfasis en la extracción de datos de múltiples enfoques, queremos que el procesamiento y análisis de documentos sea lo más fácil posible para los clientes de UiPath.

Actualmente, las capacidades y funcionalidades extendidas de comprensión de documentos están disponibles como software como servicio (SaaS) en una versión beta para los usuarios que participan en pilotos anteriores. Puede esperar que estas funciones y otras herramientas avanzadas de Comprensión de documentos estén disponibles pronto. Mientras tanto, lo alentamos a que se registre en la prueba empresarial de UiPath para obtener acceso a la solución UiPath Document Understanding.