Document Classification Beginner Guide

Willkommen beim Document Classification Beginner Guide! Aufbauend auf dem OCR Beginner Guide soll dieser Guide Ihnen ein umfassendes Verständnis der Classification-Techniken im Bereich des Intelligent Document Processing (IDP) vermitteln.

In einem IDP-Prozess folgt die Classification üblicherweise auf die Erfassung der Dokumente. Die Document Classification umfasst die Einordnung oder Gruppierung von Dokumenten basierend auf ihrem Inhalt, ihrer Struktur oder anderen Merkmalen. Sie hilft dabei, die Verarbeitung von Dokumenten zu organisieren und zu optimieren, indem sie sie bestimmten Kategorien oder Klassen zuweist.

Die Erfassung von Dokumenten ist eine wesentliche Voraussetzung für die Classification, insbesondere im Zusammenhang mit OCR (optical character recognition) und ICR (intelligent character recognition) Techniken. Um den Classification-Prozess einzuleiten, ist es unerlässlich, die Dokumente genau zu erfassen. Dies umfasst den Erwerb von physischen oder digitalen Kopien der Dokumente und deren Umwandlung in ein geeignetes Format für die nachfolgende Verarbeitung. Sobald die Dokumente erfasst wurden, können Machine Learning Algorithmen implementiert werden, um sie zu analysieren und effizient zu klassifizieren.

Es gibt zwei Hauptansätze zur Document Classification: regelbasierte und regelfreie (auch bekannt als Machine Learning-basiert) Classification. Regelbasierte Classification stützt sich auf vom Menschen definierte Regeln und Kriterien. Im Gegensatz dazu verwendet die regelfreie Classification Machine Learning Algorithmen, um Muster und Merkmale automatisch aus den Daten zu erlernen.

Ein Vorteil der regelfreien Classification liegt in ihrer Flexibilität im Umgang mit großen und vielfältigen Datensätzen. Regelfreie Classifiers können sich problemlos an neue Dokumententypen anpassen und eine wachsende Anzahl von Klassen aufnehmen, was sie sehr skalierbar macht. Darüber hinaus kann die regelfreie Classication im Vergleich zu regelbasierten Ansätzen viel schneller implementiert werden. Regelbasierte Ansätze erfordern möglicherweise Monate, um die Regeln zu entwickeln und feinzustimmen, während regelfreie Classifiers innerhalb weniger Tage trainiert werden können.

Document Classification findet Anwendung in verschiedenen Branchen und Bereichen. Einige gängige Anwendungsfälle sind:

Bei PLANET AI bieten wir eine regelfreie Classification-Lösung, die auf Machine Learning basiert und eine effiziente Dokumentenverarbeitung ermöglicht. Mit unserer Lösung haben wir bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, wie zum Beispiel die Automatisierung von über 300 Dokumentenklassen und eine Automatisierungsrate von 90% in nur 3 Tagen. Durch die Kombination fortschrittlicher Algorithmen mit anpassbarem Training liefert unsere Classification-Lösung genaue und zuverlässige Ergebnisse für verschiedene Dokumententypen und Branchen.

In diesem Classification Beginner Guide haben wir die Grundlagen der Document Classification im Intelligent Document Processing Kontext untersucht. Wir haben die Bedeutung der Dokumentenerfassung als Voraussetzung für die Classification erläutert und regelbasierte und regelfreie Ansätze verglichen. Darüber hinaus haben wir die breite Palette von Anwendungen für die Document Classification hervorgehoben und die regelfreie Klassifikationslösung von PLANET AI vorgestellt. Mit diesem Leitfaden als Ausgangspunkt verfügen Sie nun über das Wissen, um Ihre Reise in die Welt der Document Classification anzutreten.

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