The originality of this publication is to look at the subject of IDP (Intelligent Document Processing) from the perspective of an end-user and industrialist and not that of a Computer Science researcher. This domain is one part of the challenge of information digitalisation that constitutes the Industrial Revolution of the twenty first century (Industry 4.0) and this paper looks specifically at the difficult areas of classifying, extracting information and subsequent integration into business processes with respect to forms and invoices. Since the focus is on practical implementation a brief review is carried out of the market in commercial tools for OCR, document classification and data extraction in so far as this is publicly available together with pricing (if known). Brief definitions of the main terms encountered in Computer Science publications and commercial prospectuses are provided in order to de-mystify the language for the layman. A small number of practical tests are carried out on a few real documents in order to illustrate the capabilities of tools that are commonly available at a reasonable price. The unsolved (so far) issue of tables contained in invoices is raised. The case of a typical large industrial company is evoked where the requirement is to extract 100 per cent of the information with 100 per cent reliability in order to integrate into the back-end Enterprise Resource Planning system. Finally a brief description is given of the state-of-the-art research by the huge corporations who are pushing the boundaries of deep learning techniques further and further with massive computing and financial power - progress that will undoubtedly trickle down into the real world at some later date. The paper finishes by asking the question whether the objectives and timing of the commercial world and the progress of Computer Science are fully aligned.


翻译:这份出版物的原创性在于从最终用户和工业家的角度而不是从计算机科学研究员的角度来审视国内流离失所者(智能文件处理)的问题,而不是从计算机科学研究者的角度来看待计算机科学研究者的问题。这个领域是构成21世纪工业革命的信息数字化挑战的一部分(工业4.0),本文具体探讨了在形式和发票方面分类、提取信息并随后纳入业务流程的困难领域。由于重点是实际执行,因此从最终用户和工业家的角度,对以商业工具为OCR、文件分类和数据提取进行的市场进行简要审查,只要这种市场与定价(如果已知的话)一起公开提供。计算机科学出版物和商业前景设计中遇到的主要术语的简要定义是为了消除外行人的语言的神秘性。对一些实际文件进行了少量的检验,以说明通常以合理价格获得的工具的能力。 发票中包含的图表的不解(如此之远)问题被提出。一个典型的大型工业公司的情况是,在实际日期里,计算机科学要求的准确性要求是100 %,而资源研究最终将100 % 的系统与大量数据整合。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
66+阅读 · 2022年4月13日
VIP会员
相关VIP内容
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员