AI ve NLP ile PDF Dosyalamanın Otomatikleştirilmesi

Sürekli gelişen veri bilimi ve otomasyon dünyasında, karmaşık görevleri basitleştiren ve çeşitli sektörlerde verimliliği artıran yenilikçi çözümler sürekli olarak ortaya çıkıyor. Bu tür dönüştürücü uygulamalardan biri, yapay zeka (AI) ve doğal dil işleme (NLP) alanındaki ilerlemeler nedeniyle önemli gelişmelere tanık olan bir süreç olan PDF belge dosyalamanın otomasyonudur. Bu blog, otomatik PDF dosyalamayı araştırıyor ve bu öncü alandaki zorlukları, teknolojileri ve stratejileri derinlemesine inceliyor.

Sorun Bildirimine Genel Bakış

Bir veritabanında saklanan müşteri verilerini kullanarak birden fazla taşıyıcıdan sigorta başvuru formlarını doldurma sürecini otomatikleştirme ihtiyacını hayal edin. Bu görev, formları sınıflandırmayı, ilgili bilgileri çıkarmayı, doğru etiketleri, bölümleri ve bağlamı tahmin etmeyi ve bunları formlardaki doğru alanlarla eşleştirmeyi gerektirir. Bu karmaşık ve veri yoğun işlem, yüksek derecede doğruluk ve verimlilik gerektirir. Bu talebi karşılamak için yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) modellerini iyi tasarlanmış bir iş yaklaşımıyla entegre etmek zorunlu hale geliyor.

AI/ML Çözüm Mimarisi/>

• PDF Alanlarının Çıkarılması: Başlangıçta manuel bir işlem olan ilk adım artık doldurulabilir PDF’lerden ilgili alanların çıkarılmasını içeriyor. Bu işlem, genel, yeniden kullanılabilir bir çözüm oluşturmak için Textract, PyMuPDF, Fitz, PDF Plumber ve pyPDF2 gibi çeşitli Python kitaplıklarını kullanır. Daha fazla araştırma, Amazon Textract ve Generative AI modellerini kullanarak bu süreci otomatikleştirmeyi amaçlıyor.

• Geçerli form alanı Tanımlaması: Çıkarma doğruluğunu sağlamak için, tanımlanan tüm alanlardan ilgili alanları belirleyerek hata olasılığını azaltan manuel bir adım uygulandı.

• AI/ML Modellerinin Entegrasyonu: İlgili alanlar daha sonra doğru sınıfı tahmin etmek için özel olarak eğitilmiş bir AI/ML DistilBERT modeline aktarılır. Örneğin, Python komut dosyalarının bu özel form alanında Veritabanından adı doldurmamız gerektiğini tanımlamasına yardımcı olmak için ad gibi bir form alanına bir Ad, İkinci Ad, Soyadı sınıfı atanır. BERT veya Transformers’tan Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri, metindeki kelimeler arasındaki bağlamsal ilişkileri kavrayabilen güçlü bir modeldir.

• BENForm Bölümünün Tanımlanması: Form alanı sınıfını tek başına tahmin etmek, arka uç verilerinin doldurulması için yeterli değildir. Örneğin, “FirstName” gibi bir sınıf, “sahip bölümü” veya “Aday bölümü” gibi birden fazla form bölümüne ait olabilir. Bu adım, form alanlarının formlardaki uygun bölümlerle eşlenmesini içerir; bu, birden fazla form bölümündeki aynı sınıflar nedeniyle benzersiz zorluklara sahip bir görevdir.

• Geri Bildirim Mekanizması: Sürekli iyileştirme çok önemlidir. Geri bildirim mekanizması, modelin iyileştirilmesine ve yeniden eğitilmesine olanak tanıyarak yeni zorluklara ve veri kümelerine uyum sağlanmasını sağlar.

Saha Ekstraksiyon Otomasyonunun Gerekliliği

Sahadan çıkarma işlemine manuel yaklaşım doğru olmasına rağmen, uzun vadede zaman alıcı ve ölçeklenebilir olmadığı ortaya çıktı. Doğruluk ve verimlilik arasında bir denge kurmak için otomasyon tanıtıldı. Python’da geliştirilen otomatik çerçeve, zaman verimliliği, meta veri çıkarma ve daha az manuel hata gibi çeşitli avantajlar sunar. Bununla birlikte, otomatik olarak çıkarılan alanlardaki gürültü ve PDF’lerdeki metin aralıklarından kaynaklanan ara sıra bozulmalar gibi zorluklar devam etmektedir.

BUNU FAYDALI MI BULDUSUNUZ? PAYLAŞ