การแยกข้อความ: การควบคุมอัลกอริทึมการประมวลผล PDF เพื่อปลดล็อคข้อมูลทั่วโลก

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพิ่มมากขึ้นของเรา ข้อมูลคือพลัง อย่างไรก็ตาม ข้อมูลสำคัญจำนวนมหาศาลยังคงถูกล็อกอยู่ในไฟล์ Portable Document Format (PDF) ตั้งแต่รายงานทางการเงินในแฟรงก์เฟิร์ตไปจนถึงสัญญาทางกฎหมายในลอนดอน บันทึกทางการแพทย์ในมุมไบ และเอกสารงานวิจัยในโตเกียว PDF มีอยู่ทุกที่ในทุกอุตสาหกรรมและทุกภูมิภาค อย่างไรก็ตาม การออกแบบของ PDF เอง ซึ่งให้ความสำคัญกับการนำเสนอภาพที่สอดคล้องกันมากกว่าเนื้อหาเชิงความหมาย ทำให้การแยกข้อมูลที่ซ่อนอยู่นี้เป็นความท้าทายที่น่าเกรงขาม คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้จะเจาะลึกเข้าไปในโลกที่ซับซ้อนของการแยกข้อความ PDF โดยสำรวจอัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้องค์กรทั่วโลกสามารถปลดล็อค วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์จากข้อมูลเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างของตนได้

การทำความเข้าใจอัลกอริทึมเหล่านี้ไม่ใช่แค่ความอยากรู้ทางเทคนิคเท่านั้น แต่เป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับหน่วยงานใดๆ ที่ต้องการทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ ได้รับข้อมูลเชิงลึก ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด และตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลในระดับโลก หากไม่มีการแยกข้อความที่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลอันมีค่าจะยังคงแยกส่วน ต้องใช้การป้อนข้อมูลด้วยตนเองที่ต้องใช้แรงงานมาก ซึ่งทั้งใช้เวลานานและมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์

ทำไมการแยกข้อความ PDF จึงมีความท้าทาย?

ก่อนที่เราจะสำรวจวิธีแก้ไข เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจความซับซ้อนโดยธรรมชาติที่ทำให้การแยกข้อความ PDF เป็นงานที่ไม่ธรรมดา ต่างจากไฟล์ข้อความธรรมดาหรือฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง PDF นำเสนอชุดอุปสรรคที่เป็นเอกลักษณ์

ลักษณะของ PDF: เค้าโครงแบบคงที่ ไม่ใช่การเน้นข้อความโดยธรรมชาติ

PDF ถูกออกแบบมาในรูปแบบ "พร้อมพิมพ์" พวกมันอธิบายว่าองค์ประกอบต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ เวกเตอร์ ควรปรากฏบนหน้าอย่างไร ไม่จำเป็นต้องมีความหมายเชิงความหมายหรือลำดับการอ่านตามตรรกะ ข้อความมักจะถูกจัดเก็บเป็นชุดของอักขระที่มีพิกัดที่ชัดเจนและข้อมูลแบบอักษร แทนที่จะเป็นสตรีมคำหรือย่อหน้าที่ต่อเนื่อง ความสมบูรณ์ของภาพนี้เป็นจุดแข็งสำหรับการนำเสนอ แต่เป็นจุดอ่อนที่สำคัญสำหรับการทำความเข้าใจเนื้อหาอัตโนมัติ

วิธีการสร้าง PDF ที่หลากหลาย

PDF สามารถสร้างขึ้นได้หลายวิธี ซึ่งแต่ละวิธีส่งผลต่อการแยก:

• สร้างโดยตรงจากโปรแกรมประมวลผลคำหรือซอฟต์แวร์ออกแบบ: เหล่านี้มักจะรักษาเลเยอร์ข้อความ ทำให้การแยกทำได้ง่ายขึ้น แม้ว่าความซับซ้อนของเค้าโครงจะยังคงเป็นปัญหาได้ก็ตาม
• ฟังก์ชัน "พิมพ์เป็น PDF": วิธีนี้บางครั้งอาจลบข้อมูลเชิงความหมาย โดยแปลงข้อความเป็นเส้นทางกราฟิกหรือแบ่งออกเป็นอักขระแต่ละตัวโดยไม่มีความสัมพันธ์ที่ชัดเจน
• เอกสารที่สแกน: เหล่านี้โดยพื้นฐานแล้วคือรูปภาพของข้อความ หากไม่มี Optical Character Recognition (OCR) จะไม่มีเลเยอร์ข้อความที่เครื่องอ่านได้เลย

โครงสร้างภาพเทียบกับโครงสร้างเชิงตรรกะ

PDF อาจแสดงตารางในเชิงภาพ แต่ภายในข้อมูลไม่ได้จัดโครงสร้างเป็นแถวและคอลัมน์ มันเป็นเพียงสตริงข้อความแต่ละรายการที่วางอยู่ที่พิกัด (x,y) เฉพาะ พร้อมด้วยเส้นและสี่เหลี่ยมที่ประกอบกันเป็นตารางภาพ การสร้างโครงสร้างเชิงตรรกะนี้ขึ้นใหม่ เช่น การระบุส่วนหัว ส่วนท้าย ย่อหน้า ตาราง และลำดับการอ่านที่ถูกต้อง ถือเป็นความท้าทายหลัก

ปัญหาการฝังแบบอักษรและการเข้ารหัส

PDF สามารถฝังแบบอักษรได้ ทำให้มั่นใจได้ว่าการแสดงผลจะสอดคล้องกันในระบบต่างๆ อย่างไรก็ตาม การเข้ารหัสอักขระอาจไม่สอดคล้องกันหรือเป็นแบบกำหนดเอง ทำให้ยากต่อการจับคู่รหัสอักขระภายในกับอักขระ Unicode มาตรฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสัญลักษณ์พิเศษ สคริปต์ที่ไม่ใช่ภาษาละติน หรือระบบเก่า ซึ่งนำไปสู่ข้อความ "ผิดเพี้ยน" หากจัดการไม่ถูกต้อง

PDF ที่สแกนและ Optical Character Recognition (OCR)

สำหรับ PDF ที่เป็นรูปภาพ (เช่น สัญญาที่สแกน เอกสารประวัติศาสตร์ ใบแจ้งหนี้ที่ใช้กระดาษจากภูมิภาคต่างๆ) จะไม่มีเลเยอร์ข้อความที่ฝังไว้ ที่นี่ เทคโนโลยี OCR จะขาดไม่ได้ OCR จะประมวลผลรูปภาพเพื่อระบุอักขระข้อความ แต่ความแม่นยำอาจได้รับผลกระทบจากคุณภาพของเอกสาร (ความเอียง สัญญาณรบกวน ความละเอียดต่ำ) ความแตกต่างของแบบอักษร และความซับซ้อนของภาษา

อัลกอริทึมหลักสำหรับการแยกข้อความ

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ ได้มีการพัฒนาอัลกอริทึมและเทคนิคที่ซับซ้อนหลากหลาย สามารถแบ่งกว้างๆ ได้เป็นแบบใช้กฎ/วิธีเชิงอุปนัย แบบใช้ OCR และแบบการเรียนรู้ของเครื่อง/การเรียนรู้เชิงลึก

แนวทางที่ใช้กฎและวิธีเชิงอุปนัย

อัลกอริทึมเหล่านี้อาศัยกฎ รูปแบบ และวิธีเชิงอุปนัยที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่ออนุมานโครงสร้างและแยกข้อความ บ่อยครั้งที่เป็นพื้นฐานสำหรับการแยกวิเคราะห์เบื้องต้น

• การวิเคราะห์เค้าโครง: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การจัดวางเชิงพื้นที่ของบล็อกข้อความเพื่อระบุส่วนประกอบต่างๆ เช่น คอลัมน์ ส่วนหัว ส่วนท้าย และพื้นที่เนื้อหาหลัก อัลกอริทึมอาจมองหาช่องว่างระหว่างบรรทัดข้อความ การเยื้องที่สอดคล้องกัน หรือกรอบขอบภาพ
• การกำหนดลำดับการอ่าน: เมื่อระบุบล็อกข้อความแล้ว อัลกอริทึมจะต้องกำหนดลำดับการอ่านที่ถูกต้อง (เช่น ซ้ายไปขวา บนลงล่าง การอ่านแบบหลายคอลัมน์) สิ่งนี้มักเกี่ยวข้องกับแนวทางเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด โดยพิจารณาจากจุดศูนย์กลางและมิติของบล็อกข้อความ
• การจัดการการแบ่งคำและการเชื่อมคำ: การแยกข้อความบางครั้งอาจแบ่งคำข้ามบรรทัดหรือแสดงการเชื่อมคำ (เช่น "fi" เป็นอักขระสองตัวแยกกัน) ผิดพลาด วิธีเชิงอุปนัยใช้เพื่อเชื่อมคำที่แบ่งด้วยขีดคั่นใหม่และตีความการเชื่อมคำอย่างถูกต้อง
• การจัดกลุ่มอักขระและคำ: อักขระแต่ละตัวที่จัดเตรียมโดยโครงสร้างภายในของ PDF จำเป็นต้องถูกจัดกลุ่มเป็นคำ บรรทัด และย่อหน้าตามความใกล้เคียงเชิงพื้นที่และลักษณะแบบอักษร

ข้อดี: แม่นยำมากสำหรับ PDF ที่มีโครงสร้างดีและคาดเดาได้ โปร่งใสและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ง่ายพอสมควร ข้อเสีย: เปราะบาง; พังง่ายเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเค้าโครงเล็กน้อย ต้องใช้การสร้างกฎด้วยตนเองอย่างกว้างขวางสำหรับเอกสารแต่ละประเภท ทำให้ยากต่อการขยายขนาดทั่วโลกสำหรับรูปแบบเอกสารที่หลากหลาย

Optical Character Recognition (OCR)

OCR เป็นส่วนประกอบที่สำคัญสำหรับการประมวลผล PDF ที่สแกนหรือใช้รูปภาพ แปลงรูปภาพของข้อความเป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้

• การประมวลผลล่วงหน้า: ระยะเริ่มต้นนี้จะทำความสะอาดรูปภาพเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของ OCR เทคนิคต่างๆ ได้แก่ การแก้ไขความเอียง (แก้ไขการหมุนของหน้า) การลดสัญญาณรบกวน (ลบจุดและตำหนิ) การทำให้เป็นภาพขาวดำ (แปลงเป็นขาวดำ) และการแบ่งส่วน (แยกข้อความออกจากพื้นหลัง)
• การแบ่งส่วนอักขระ: การระบุอักขระแต่ละตัวหรือส่วนประกอบที่เชื่อมต่อกันภายในรูปภาพที่ประมวลผล นี่เป็นงานที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับแบบอักษร ขนาด และอักขระที่สัมผัสกันที่แตกต่างกัน
• การแยกคุณลักษณะ: การแยกคุณลักษณะที่แยกความแตกต่างจากอักขระแต่ละส่วน (เช่น เส้น โค้ง จุดสิ้นสุด อัตราส่วนภาพ) ที่ช่วยในการระบุ
• การจำแนกประเภท: การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น Support Vector Machines, Neural Networks) เพื่อจำแนกคุณลักษณะที่แยกออกมาและระบุอักขระที่สอดคล้องกัน เอนจิ้น OCR สมัยใหม่มักใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อความแม่นยำที่เหนือกว่า
• การประมวลผลภายหลังและแบบจำลองภาษา: หลังจากการรู้จำอักขระ อัลกอริทึมจะใช้แบบจำลองภาษาและพจนานุกรมเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด OCR ทั่วไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอักขระที่กำกวม (เช่น '1' เทียบกับ 'l' เทียบกับ 'I') การแก้ไขที่คำนึงถึงบริบทนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับภาษาที่มีชุดอักขระหรือสคริปต์ที่ซับซ้อน

เอนจิ้น OCR สมัยใหม่ เช่น Tesseract, Google Cloud Vision AI และ Amazon Textract ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึก ทำให้ได้ความแม่นยำที่น่าทึ่ง แม้แต่กับเอกสารที่ท้าทาย รวมถึงเอกสารที่มีเนื้อหาหลายภาษาหรือเค้าโครงที่ซับซ้อน ระบบขั้นสูงเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการแปลงเอกสารกระดาษจำนวนมากให้เป็นดิจิทัลในสถาบันทั่วโลก ตั้งแต่บันทึกทางประวัติศาสตร์ในห้องสมุดแห่งชาติไปจนถึงแฟ้มผู้ป่วยในโรงพยาบาล

วิธีการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

การถือกำเนิดขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) ได้ปฏิวัติการแยกข้อความ ทำให้เกิดโซลูชันที่แข็งแกร่ง ปรับเปลี่ยนได้ และชาญฉลาดยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับประเภทเอกสารที่ซับซ้อนและหลากหลายที่พบทั่วโลก

• การแยกวิเคราะห์เค้าโครงด้วยการเรียนรู้เชิงลึก: แทนที่จะเป็นการวิเคราะห์เค้าโครงตามกฎ Convolutional Neural Networks (CNNs) สามารถฝึกฝนเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบภาพในเอกสารและระบุบริเวณที่สอดคล้องกับข้อความ รูปภาพ ตาราง และแบบฟอร์ม จากนั้น Recurrent Neural Networks (RNNs) หรือ Long Short-Term Memory (LSTM) networks สามารถประมวลผลบริเวณเหล่านี้ตามลำดับเพื่ออนุมานลำดับการอ่านและโครงสร้างลำดับชั้น
• การแยกตาราง: ตารางมีความท้าทายเป็นพิเศษ โมเดล ML ซึ่งมักจะรวมคุณลักษณะภาพ (รูปภาพ) และข้อความ (ข้อความที่แยกออกมา) เข้าด้วยกัน สามารถระบุขอบเขตตาราง ตรวจจับแถวและคอลัมน์ และแยกข้อมูลออกเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง เช่น CSV หรือ JSON เทคนิคต่างๆ ได้แก่:
  • การวิเคราะห์ตามกริด: การระบุเส้นที่ตัดกันหรือรูปแบบช่องว่าง
  • Graph Neural Networks (GNNs): การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเซลล์
  • กลไกการให้ความสนใจ: การมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องสำหรับส่วนหัวคอลัมน์และข้อมูลแถว
  สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลงบการเงิน รายการสินค้าคงคลัง และข้อมูลวิทยาศาสตร์ที่เผยแพร่ในรูปแบบตารางในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย
• การแยกคู่คีย์-ค่า (การประมวลผลแบบฟอร์ม): สำหรับใบแจ้งหนี้ ใบสั่งซื้อ หรือแบบฟอร์มราชการ การแยกฟิลด์เฉพาะ เช่น "หมายเลขใบแจ้งหนี้" "ยอดรวม" หรือ "วันเกิด" เป็นสิ่งสำคัญ เทคนิคต่างๆ ได้แก่:
  • Named Entity Recognition (NER): การระบุและจัดหมวดหมู่เอนทิตีที่มีชื่อ (เช่น วันที่ จำนวนเงินสกุลเงิน ที่อยู่) โดยใช้อัลกอริทึมการติดป้ายลำดับ
  • โมเดลการตอบคำถาม (QA): การตั้งค่าการแยกเป็นการตอบคำถามที่โมเดลเรียนรู้ที่จะค้นหาคำตอบสำหรับคำถามเฉพาะภายในเอกสาร
  • โมเดลภาพ-ภาษา: การรวมการประมวลผลภาพเข้ากับการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติเพื่อตีความทั้งข้อความและบริบทเชิงพื้นที่ โดยเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างป้ายกำกับและค่า
• โมเดลความเข้าใจเอกสาร (Transformers): โมเดลที่ทันสมัย เช่น BERT, LayoutLM และรุ่นที่คล้ายกันได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลเอกสารจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจบริบท เค้าโครง และความหมาย โมเดลเหล่านี้มีความโดดเด่นในงานต่างๆ เช่น การจำแนกประเภทเอกสาร การแยกข้อมูลจากแบบฟอร์มที่ซับซ้อน และแม้แต่การสรุปเนื้อหา ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการประมวลผลเอกสารทั่วไป พวกเขาสามารถเรียนรู้ที่จะปรับให้เข้ากับเค้าโครงเอกสารใหม่ๆ โดยมีการฝึกฝนใหม่น้อยที่สุด ซึ่งนำเสนอความสามารถในการขยายขนาดสำหรับความท้าทายในการประมวลผลเอกสารทั่วโลก

ข้อดี: ทนทานต่อการเปลี่ยนแปลงของเค้าโครง แบบอักษร และเนื้อหาได้อย่างดีเยี่ยม สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูล ลดการสร้างกฎด้วยตนเอง ปรับเปลี่ยนได้ดีกับประเภทเอกสารและภาษาที่หลากหลายด้วยข้อมูลการฝึกฝนที่เพียงพอ ข้อเสีย: ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการฝึกฝน ใช้การคำนวณสูง อาจเป็น "กล่องดำ" ทำให้ยากต่อการแก้ไขข้อผิดพลาดเฉพาะ การตั้งค่าเริ่มต้นและการพัฒนาโมเดลอาจต้องใช้ทรัพยากรมาก

ขั้นตอนสำคัญในกระบวนการแยกข้อความ PDF ที่ครอบคลุม

กระบวนการแยกข้อความ PDF แบบครบวงจรทั่วไปประกอบด้วยหลายขั้นตอนที่รวมเข้าด้วยกัน:

การวิเคราะห์โครงสร้างเอกสารและการประมวลผลล่วงหน้า

ขั้นตอนแรกเกี่ยวข้องกับการเตรียม PDF สำหรับการแยก ซึ่งอาจรวมถึงการเรนเดอร์หน้าต่างๆ เป็นรูปภาพ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ PDF แบบผสมหรือแบบสแกน) การทำ OCR หากจำเป็น และการวิเคราะห์โครงสร้างเอกสารเบื้องต้น ขั้นตอนนี้จะระบุขนาดหน้า พิกัดอักขระ สไตล์แบบอักษร และพยายามจัดกลุ่มอักขระดิบเป็นคำและบรรทัด เครื่องมือมักใช้ไลบรารีเช่น Poppler, PDFMiner หรือ SDK เชิงพาณิชย์สำหรับการเข้าถึงระดับต่ำนี้

การแยกเลเยอร์ข้อความ (หากมี)

สำหรับ PDF ที่สร้างขึ้นแบบดิจิทัล เลเยอร์ข้อความที่ฝังอยู่เป็นแหล่งข้อมูลหลัก อัลกอริทึมจะแยกพิกัดอักขระ ขนาดแบบอักษร และข้อมูลสี ความท้าทายที่นี่คือการอนุมานลำดับการอ่านและสร้างบล็อกข้อความที่มีความหมายจากสิ่งที่อาจเป็นชุดอักขระที่สับสนในสตรีมภายในของ PDF

การรวม OCR (สำหรับข้อความที่ใช้รูปภาพ)

หาก PDF ถูกสแกนหรือมีข้อความที่ใช้รูปภาพ จะมีการเรียกใช้เอนจิ้น OCR ผลลัพธ์ของ OCR โดยทั่วไปคือเลเยอร์ข้อความ ซึ่งมักจะมีพิกัดกรอบขอบที่เกี่ยวข้องและคะแนนความเชื่อมั่นสำหรับอักขระหรือคำที่รู้จักแต่ละคำ พิกัดเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์เค้าโครงในภายหลัง

การสร้างเค้าโครงและการกำหนดลำดับการอ่าน

นี่คือจุดที่ "ความชาญฉลาด" ของการแยกมักจะเริ่มต้นขึ้น อัลกอริทึมจะวิเคราะห์การจัดวางเชิงพื้นที่ของข้อความที่แยกออกมา (จากเลเยอร์ข้อความหรือผลลัพธ์ OCR) เพื่ออนุมานย่อหน้า หัวเรื่อง รายการ และคอลัมน์ ขั้นตอนนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างลำดับการไหลเชิงตรรกะของเอกสาร ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อความจะถูกอ่านตามลำดับที่ถูกต้อง แม้ว่าจะมีการจัดวางแบบหลายคอลัมน์ที่ซับซ้อนซึ่งพบได้ทั่วไปในบทความวิชาการหรือบทความหนังสือพิมพ์ทั่วโลก

การรู้จำตารางและช่องแบบฟอร์ม

ใช้อัลกอริทึมพิเศษเพื่อตรวจจับและแยกข้อมูลจากตารางและช่องแบบฟอร์ม ดังที่กล่าวไว้ วิธีการเหล่านี้อาจมีตั้งแต่การใช้วิธีการเชิงอุปนัยที่มองหาสัญญาณภาพ (เส้น การเว้นวรรคที่สอดคล้องกัน) ไปจนถึงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่เข้าใจบริบทเชิงความหมายของข้อมูลในตาราง เป้าหมายคือการแปลงตารางภาพให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น แถวและคอลัมน์ในไฟล์ CSV) ซึ่งเป็นความต้องการที่สำคัญสำหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้ สัญญา และงบการเงินทั่วโลก

การจัดโครงสร้างข้อมูลและการประมวลผลภายหลัง

ข้อความดิบที่แยกออกมาและข้อมูลที่มีโครงสร้างมักจะต้องได้รับการประมวลผลเพิ่มเติม ซึ่งอาจรวมถึง:

• การทำให้เป็นมาตรฐาน: การทำให้วันที่ สกุลเงิน และหน่วยวัดเป็นมาตรฐานในรูปแบบที่สอดคล้องกัน (เช่น การแปลง "15/03/2023" เป็น "2023-03-15" หรือ "€1,000.00" เป็น "1000.00")
• การตรวจสอบ: การตรวจสอบข้อมูลที่แยกออกมาเทียบกับกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือฐานข้อมูลภายนอกเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและความสอดคล้องกัน (เช่น การตรวจสอบรูปแบบหมายเลข VAT)
• การแยกความสัมพันธ์: การระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่แยกออกมาต่างๆ (เช่น การเชื่อมโยงหมายเลขใบแจ้งหนี้กับยอดรวมและชื่อผู้ขาย)
• การจัดรูปแบบผลลัพธ์: การแปลงข้อมูลที่แยกออกมาเป็นรูปแบบที่ต้องการ เช่น JSON, XML, CSV หรือการเติมข้อมูลลงในฟิลด์ฐานข้อมูลหรือแอปพลิเคชันทางธุรกิจโดยตรง

ข้อควรพิจารณาขั้นสูงและแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่

การแยกข้อความเชิงความหมาย

นอกจากการแยกข้อความธรรมดาแล้ว การแยกเชิงความหมายยังมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจความหมายและบริบท ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิค Natural Language Processing (NLP) เช่น topic modeling, sentiment analysis และ NER ที่ซับซ้อนเพื่อแยกไม่ใช่แค่อักขระ แต่เป็นแนวคิดและความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่น การระบุข้อกำหนดเฉพาะในสัญญาทางกฎหมาย หรือการรู้จำตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ในรายงานประจำปี

การจัดการสคริปต์ที่ไม่ใช่ภาษาละตินและเนื้อหามัลติลิงกัวล

โซลูชันระดับโลกที่แท้จริงต้องสามารถจัดการภาษาและระบบการเขียนที่หลากหลายได้อย่างเชี่ยวชาญ OCR และโมเดล NLP ขั้นสูงได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมภาษาละติน, ซีริลลิก, อาหรับ, จีน, ญี่ปุ่น, เกาหลี, เทวนาครี และสคริปต์อื่นๆ อีกมากมาย ความท้าทายรวมถึงการแบ่งส่วนอักขระสำหรับภาษาอักษรภาพ ลำดับการอ่านที่ถูกต้องสำหรับสคริปต์จากขวาไปซ้าย และขนาดคำศัพท์ที่กว้างใหญ่สำหรับบางภาษา การลงทุนอย่างต่อเนื่องใน AI หลายภาษาเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรทั่วโลก

โซลูชันบนคลาวด์และ API

ความซับซ้อนและความต้องการในการคำนวณของอัลกอริทึมการประมวลผล PDF ขั้นสูงมักนำไปสู่การนำโซลูชันบนคลาวด์มาใช้ บริการต่างๆ เช่น Google Cloud Document AI, Amazon Textract, Microsoft Azure Form Recognizer และผู้ให้บริการเฉพาะทางต่างๆ นำเสนอ API ที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะทำให้ความซับซ้อนของอัลกอริทึมพื้นฐานเป็นนามธรรม แพลตฟอร์มเหล่านี้มอบความสามารถในการประมวลผลที่ปรับขนาดได้ตามความต้องการ ทำให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถเข้าถึงความชาญฉลาดของเอกสารที่ซับซ้อนได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญหรือโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร

AI ที่มีจริยธรรมในการประมวลผลเอกสาร

เมื่อ AI มีบทบาทเพิ่มขึ้น ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมจึงมีความสำคัญสูงสุด การรับรองความเป็นธรรม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบในอัลกอริทึมการประมวลผลเอกสารเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน (เช่น บันทึกทางการแพทย์ เอกสารประจำตัว) หรือสำหรับแอปพลิเคชันในด้านการปฏิบัติตามกฎหมายหรือการเงิน ความลำเอียงใน OCR หรือโมเดลเค้าโครงอาจนำไปสู่การแยกที่ผิดพลาด ซึ่งส่งผลกระทบต่อบุคคลหรือองค์กร นักพัฒนาและผู้ใช้งานจำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่การตรวจจับ การลดทอน และการอธิบายความลำเอียงในโมเดล AI ของตน

การใช้งานจริงในอุตสาหกรรมต่างๆ

ความสามารถในการแยกข้อความจาก PDF ได้อย่างถูกต้องส่งผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงไปทั่วแทบทุกภาคส่วน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและเปิดใช้งานรูปแบบใหม่ของการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วโลก:

บริการทางการเงิน

• การประมวลผลใบแจ้งหนี้: การทำให้การแยกชื่อผู้ขาย หมายเลขใบแจ้งหนี้ รายการ และยอดรวมจากใบแจ้งหนี้ที่ได้รับจากซัพพลายเออร์ทั่วโลกเป็นอัตโนมัติ ลดการป้อนข้อมูลด้วยตนเองและเร่งการชำระเงิน
• การประมวลผลใบสมัครสินเชื่อ: การแยกข้อมูลผู้สมัคร รายละเอียดรายได้ และเอกสารสนับสนุนจากแบบฟอร์มที่หลากหลายเพื่อกระบวนการอนุมัติที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
• การรายงานทางการเงิน: การวิเคราะห์รายงานประจำปี งบกำไรขาดทุน และการยื่นเอกสารกำกับดูแลจากบริษัททั่วโลกเพื่อแยกตัวเลขสำคัญ การเปิดเผย และปัจจัยความเสี่ยงสำหรับการวิเคราะห์การลงทุนและการปฏิบัติตามกฎหมาย

ภาคกฎหมาย

• การวิเคราะห์สัญญา: การระบุข้อกำหนด คู่สัญญา วันที่ และเงื่อนไขสำคัญในสัญญาทางกฎหมายจากเขตอำนาจศาลต่างๆ โดยอัตโนมัติ ช่วยให้การตรวจสอบสถานะ การจัดการวงจรชีวิตสัญญา และการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• E-Discovery: การประมวลผลเอกสารทางกฎหมาย เอกสารคำฟ้อง และหลักฐานจำนวนมหาศาลเพื่อแยกข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินคดี
• การวิจัยสิทธิบัตร: การแยกและจัดทำดัชนีข้อมูลจากใบสมัครและสิทธิบัตรที่ออกเพื่อให้ความช่วยเหลือในการวิจัยทรัพย์สินทางปัญญาและการวิเคราะห์คู่แข่ง

การดูแลสุขภาพ

• การแปลงบันทึกผู้ป่วยเป็นดิจิทัล: การแปลงแผนภูมิผู้ป่วยที่สแกน รายงานทางการแพทย์ และใบสั่งยาให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและค้นหาได้สำหรับระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ช่วยปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยและการเข้าถึง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภูมิภาคที่เปลี่ยนจากระบบที่ใช้กระดาษ
• การแยกข้อมูลการทดลองทางคลินิก: การดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารงานวิจัยและการทดลองทางคลินิกเพื่อเร่งการค้นพบยาและการวิจัยทางการแพทย์
• การประมวลผลการเคลมประกัน: การทำให้การแยกรายละเอียดกรมธรรม์ รหัสทางการแพทย์ และจำนวนเงินเคลมจากแบบฟอร์มที่หลากหลายเป็นอัตโนมัติ

ภาครัฐ

• การจัดการบันทึกสาธารณะ: การแปลงเอกสารทางประวัติศาสตร์ สำมะโน ครุภัณฑ์ที่ดิน และรายงานของรัฐบาลให้เป็นดิจิทัลและจัดทำดัชนีเพื่อให้สาธารณชนเข้าถึงและอนุรักษ์ทางประวัติศาสตร์
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: การแยกข้อมูลเฉพาะจากเอกสารการยื่นเอกสารกำกับดูแล ใบอนุญาต และใบสมัครขอใบอนุญาตเพื่อให้แน่ใจว่ามีการปฏิบัติตามกฎและมาตรฐานของหน่วยงานระดับชาติและนานาชาติที่หลากหลาย
• การควบคุมชายแดนและศุลกากร: การประมวลผลหนังสือเดินทางที่สแกน วีซ่า และใบสำแดงศุลกากรเพื่อยืนยันข้อมูลและปรับปรุงการเคลื่อนย้ายข้ามพรมแดน

ซัพพลายเชนและโลจิสติกส์

• ใบตราส่งสินค้าและบัญชีรายการสินค้า: การแยกรายละเอียดสินค้า ข้อมูลผู้ส่ง/ผู้รับ และเส้นทางจากเอกสารโลจิสติกส์ที่ซับซ้อนเพื่อติดตามสินค้าและทำให้กระบวนการศุลกากรเป็นอัตโนมัติทั่วโลก
• การประมวลผลใบสั่งซื้อ: การแยกหมายเลขสินค้า ปริมาณ และราคาจากใบสั่งซื้อจากคู่ค้าระหว่างประเทศโดยอัตโนมัติ

การศึกษาและการวิจัย

• การแปลงเนื้อหาทางวิชาการเป็นดิจิทัล: การแปลงตำราเรียน วารสาร และเอกสารงานวิจัยในหอจดหมายเหตุให้เป็นรูปแบบที่ค้นหาได้สำหรับห้องสมุดดิจิทัลและฐานข้อมูลทางวิชาการ
• ใบสมัครทุนและเงินทุน: การแยกข้อมูลสำคัญจากข้อเสนอโครงการทุนที่ซับซ้อนเพื่อการตรวจสอบและการจัดการ

การเลือกอัลกอริทึม/โซลูชันที่เหมาะสม

การเลือกแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับการแยกข้อความ PDF ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ:

• ประเภทเอกสารและความสอดคล้อง: PDF ของคุณมีโครงสร้างและสอดคล้องกันมากน้อยเพียงใด (เช่น ใบแจ้งหนี้ที่สร้างภายใน)? หรือมีความหลากหลายสูง สแกน และซับซ้อน (เช่น เอกสารทางกฎหมายที่หลากหลายจากบริษัทต่างๆ)? เอกสารที่ง่ายกว่าอาจได้รับประโยชน์จากระบบตามกฎหรือ OCR พื้นฐาน ในขณะที่เอกสารที่ซับซ้อนต้องการโซลูชัน ML/DL ขั้นสูง
• ข้อกำหนดด้านความแม่นยำ: ระดับความแม่นยำในการแยกที่ยอมรับได้คือเท่าใด? สำหรับแอปพลิเคชันที่มีความเสี่ยงสูง (เช่น การทำธุรกรรมทางการเงิน การปฏิบัติตามกฎหมาย) ความแม่นยำที่เกือบสมบูรณ์เป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งมักจะคุ้มค่ากับการลงทุนใน AI ขั้นสูง
• ปริมาณและความเร็ว: ต้องประมวลผลเอกสารกี่ฉบับ และต้องเร็วแค่ไหน? โซลูชันบนคลาวด์ที่ปรับขนาดได้มีความจำเป็นสำหรับการประมวลผลปริมาณสูงแบบเรียลไทม์
• ต้นทุนและทรัพยากร: คุณมีความเชี่ยวชาญด้าน AI/การพัฒนาภายในองค์กรหรือไม่ หรือ API หรือโซลูชันซอฟต์แวร์ที่พร้อมใช้งานมีความเหมาะสมมากกว่า? พิจารณาค่าลิขสิทธิ์ โครงสร้างพื้นฐาน และการบำรุงรักษา
• ความละเอียดอ่อนและความปลอดภัยของข้อมูล: สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนมาก โซลูชันภายในองค์กร หรือผู้ให้บริการคลาวด์ที่มีการรับรองความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่แข็งแกร่ง (เช่น GDPR, HIPAA, กฎหมายความเป็นส่วนตัวข้อมูลระดับภูมิภาค) เป็นสิ่งสำคัญที่สุด
• ความต้องการหลายภาษา: หากคุณประมวลผลเอกสารจากภูมิหลังทางภาษาที่หลากหลาย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโซลูชันที่เลือกมีการสนับสนุนหลายภาษาที่แข็งแกร่งทั้งสำหรับ OCR และ NLP

บทสรุป: อนาคตของความเข้าใจเอกสาร

การแยกข้อความจาก PDF ได้วิวัฒนาการจากการขูดอักขระขั้นพื้นฐานไปสู่ความเข้าใจเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อน การเดินทางจากการรู้จำข้อความเพียงอย่างเดียวไปสู่การเข้าใจบริบทและโครงสร้างของมันเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เมื่อธุรกิจทั่วโลกยังคงสร้างและบริโภคเอกสารดิจิทัลในปริมาณที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความต้องการอัลกอริทึมการแยกข้อความที่แข็งแกร่ง แม่นยำ และปรับขนาดได้จะทวีความรุนแรงขึ้นเท่านั้น

อนาคตอยู่ที่ระบบที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นซึ่งสามารถเรียนรู้จากตัวอย่างน้อยที่สุด ปรับเปลี่ยนให้เข้ากับประเภทเอกสารใหม่ๆ ได้อย่างอิสระ และมอบให้ไม่ใช่แค่ข้อมูล แต่เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ความก้าวหน้าเหล่านี้จะทำลายไซโลข้อมูล ส่งเสริมระบบอัตโนมัติที่มากขึ้น และช่วยให้องค์กรทั่วโลกสามารถใช้ประโยชน์จากความชาญฉลาดอันมหาศาลที่ยังไม่ได้ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ซึ่งมีอยู่ในคลัง PDF ของตนได้อย่างเต็มที่ การควบคุมอัลกอริทึมเหล่านี้อีกต่อไปไม่ใช่ทักษะเฉพาะทาง แต่เป็นขีดความสามารถพื้นฐานสำหรับการนำทางความซับซ้อนของเศรษฐกิจดิจิทัลทั่วโลก

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้และประเด็นสำคัญ

• ประเมินภูมิทัศน์เอกสารของคุณ: จัดหมวดหมู่ PDF ของคุณตามประเภท แหล่งที่มา และความซับซ้อนเพื่อกำหนดกลยุทธ์การแยกที่เหมาะสมที่สุด
• เปิดรับแนวทางแบบไฮบริด: การผสมผสานระหว่าง OCR วิธีเชิงอุปนัยตามกฎ และการเรียนรู้ของเครื่องมักจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับกลุ่มเอกสารที่หลากหลาย
• จัดลำดับความสำคัญของคุณภาพข้อมูล: ลงทุนในขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าและหลังการประมวลผลเพื่อทำความสะอาด ตรวจสอบ และทำให้ข้อมูลที่แยกออกมาเป็นมาตรฐาน เพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือสำหรับการใช้งานดาวน์สตรีม
• พิจารณาโซลูชันแบบคลาวด์เนทีฟ: สำหรับความสามารถในการปรับขนาดและลดภาระในการดำเนินงาน ให้ใช้ประโยชน์จาก API บนคลาวด์ที่นำเสนอขีดความสามารถด้านความชาญฉลาดของเอกสารขั้นสูง
• มุ่งเน้นที่ความเข้าใจเชิงความหมาย: ก้าวข้ามการแยกข้อความดิบเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายโดยการรวมเทคนิค NLP
• วางแผนสำหรับภาษามัลติลิงกัวล: สำหรับการดำเนินงานทั่วโลก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโซลูชันที่คุณเลือกสามารถประมวลผลเอกสารได้อย่างถูกต้องในทุกภาษาและสคริปต์ที่เกี่ยวข้อง
• ติดตามการพัฒนา AI: สาขา document AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ประเมินโมเดลและเทคนิคใหม่อย่างสม่ำเสมอเพื่อรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขัน