IDA Classification

IDA Classification

Basierend auf Machine Learning

Basierend auf Machine Learning

Classification_Gif

Vielseitiges Feature zur Dokumentenklassifikation

Vielseitiges Feature zur Dokumenten-klassifikation

IDA Classification bietet eine außergewöhnliche Genauigkeit für anspruchsvolle Dokumentenszenarien, indem es sowohl textliche als auch visuelle Merkmale analysiert, selbst wenn nur minimale Abweichungen erkennbar sind. Darüber hinaus bietet IDA Classification einen regelfreien Lernansatz mit Few-Shot Learning, der die Einrichtung und Wartung von Workflows im Gegensatz zu regelbasierten oder manuellen Ansätzen signifikant beschleunigt.

Performance

Automatisierungsrate

> 91 %

Zeitersparnis

> 80 %

Key Features

Minimale Trainingsdaten
  • Few-Shot-Learning
  • Verkürzt Zeit bis zur Wertschöpfung
  • Reduziert Wartungsaufwand

No-Code-Training
  • Zugang für nicht-technische Nutzer
  • Browserbasierte Oberfläche

  • Modelle einfach erstellen & anpassen

Intelligente Dokumententrennung
  • Dateien mit 100+ Formularen
  • Trennung mithilfe neuronaler Netze
  • Manuelle Trennung überflüssig

Unübertroffene OCR-Qualität
  • Außergewöhnliche OCR
  • Überragende ICR
  • Hochwertige Eingabedaten

Einfache Integration
  • On-Premises
  • (Private) Cloud

  • Integration per gRPC-API

Erlebe IDA Classification

Methoden

IDA lernt und passt sich mit nur einer Handvoll markierter Beispieldokumente an. Es bietet vielseitige Klassifikation für Einzelseiten- oder Mehrseitendateien und ermöglicht nahtlose Weiterleitung zu verschiedenen nachgelagerten Prozessen wie der Datenextraktion.

Document
Classification

  • Ganze Dokumente
  • Use case: Identifikation eines E-Mail-Anhangs
Document/Page Classification_Image

Page
Classification

  • Einzelne Seiten

  • Use case: Analyse aller Abschnitte eines E-Mail-Anhangs

Modelltraining

Modell-Training

Benutzerfreundliche Oberfläche_Screenshot

Benutzerfreundliche Oberfläche

IDA bietet eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, die ein einfaches Modelltraining ohne Programmierkenntnisse ermöglicht.

Neuronales Netzwerk

Erleben Sie das Potenzial neuronaler Netzwerke für die Klassifikation von Dokumenten. Unser Ansatz kombiniert visuelle und textuelle Merkmale und schafft ein dynamisches Modell, das während des Trainings auf wichtige Aspekte fokussiert.

Für optimale Ergebnisse beginnen Sie mit mindestens 20 Dokumenten pro Klasse oder gehen Sie mit 100 Dokumenten für eine bessere Trainingsqualität einen Schritt weiter. Selbst ein leeres Dokument pro Klasse funktioniert für strukturierte Layouts.

Neuronales Netzwerk_Image
Bag of Words_Image

Bag of Words

Betreten Sie eine neue Ära der Klassifikation mit IDAs regelbasiertem Ansatz und patentierter PerceptionMatrix-Technologie. Anders als neuronale Netzwerke eignet sich IDA ebenso ideal für einfachere Aufgaben und konzentriert sich auf textuelle Merkmale.

Es bietet eine anpassbare Wortsuche innerhalb von Dokumenten, einschließlich Wortgruppen und Sätzen. Außerdem können Sie die PerceptionMatrix erkunden, die alle Transkriptionen ohne Informationsverlust bewahrt.

Add-on

Beim Scannen großer Dokumentenstapel kommt es häufig vor, dass PDF-Dateien 100 oder mehr aufeinanderfolgende Seiten enthalten. Mit dem IDA-Feature zur Aufteilung von Dokumenten ist es möglich, ein neuronales Netz zu trainieren, um Dokumentenstapel mit mehrseitigen Dokumenten automatisch zu trennen.

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Document Splitting

Wenn Ihre Anforderungen mit einer früheren Page Classification übereinstimmen, nutzen Sie die Effizienz des gleichen Modells für die Trennung von Dokumenten.

Alternativ wählen Sie den regelbasierten Weg und trennen Sie Dokumente nach einer festen Seitenanzahl.

Für Dokumente mit unveränderlichen Layouts genügt ein einzelnes leeres Formular pro Klasse.

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