Извлечение данных из документа с помощью OCR и пользовательского NER в Python

Отсканированные документы и изображения содержат ценные данные, но для их раскрытия необходимо преодолеть разрыв между компьютерным зрением и обработкой естественного языка. Этот текстовый курс проведет вас через процесс создания интеллектуального конвейера анализа документов. Вы узнаете, как очистить изображения документов, извлечь необработанный текст и обучить пользовательскую модель распознавания именованных объектов (NER) для автоматической идентификации и структурирования ключевых точек данных. Что вы узнаете: - Понять основные понятия компьютерного зрения, оптического распознавания символов (OCR) и обработки естественного языка. - Очистить и предварительно обработать изображения документов с помощью OpenCV, чтобы оптимизировать их для извлечения текста. - Извлечение текста из изображений с помощью Pytesseract и его форматирование для последующей обработки. - Метка текстовых данных вручную с использованием BIO (внутри-снаружи-начало) схема маркировки для извлечения пользовательских объектов. - Обучение пользовательской модели распознавания именованных объектов (NER) с использованием современных конвейеров конфигурации SpaCy. - Структурировать извлеченный текст в чистые, проверенные форматы данных с использованием современных методов проверки Python. Мы начнем с основных определений и настройки вашей среды Python. Далее вы пройдете предварительную обработку изображений, извлечение текста с помощью OCR, ручное пометки текста и обучение вашей пользовательской модели NLP, завершая структурированием извлеченных данных. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков Python, энтузиастов данных и начинающих инженеров машинного обучения, требующих только базовых знаний Python для начала. Начните читать сегодня, чтобы превратить неструктурированные изображения документов в чистые, пригодные для действий данные.