Какие есть методы для автоматического извлечения данных из текстовых документов?

Некоторые методы автоматического извлечения данных из текстовых документов:

• Оптическое распознавание символов (OCR). dtf.ru www.astera.com Позволяет преобразовывать текст из изображений или отсканированных документов в редактируемый формат. dtf.ru Особенно полезен для обработки бумажных документов. dtf.ru
• Обработка естественного языка (NLP). dtf.ru Технологии NLP помогают анализировать текст, извлекая ключевую информацию и определяя смысл. dtf.ru Полезны для извлечения данных из больших объёмов текстов. dtf.ru
• Классификация документов. dtf.ru Алгоритмы машинного обучения могут классифицировать документы по различным категориям, что позволяет распределять их, основываясь на содержимом. dtf.ru
• Извлечение информации (IE). dtf.ru Метод фокусируется на извлечении конкретной информации из неструктурированных текстов, таких как имена, даты, места и т. п.. dtf.ru
• Интеллектуальное распознавание символов (ICR). www.astera.com Используется при работе с рукописными документами. www.astera.com Преобразует рукописные символы в машиночитаемый текст с высокой точностью. www.astera.com
• Методы машинного обучения. static.s123-cdn-static-d.com К ним относятся, например, метод Байеса, метод k-ближайших соседей, классификатор Роше, нейронные сети, деревья решений и другие. static.s123-cdn-static-d.com