Какие существуют методы автоматического извлечения информации из текстов?

Некоторые методы автоматического извлечения информации из текстов:

• Оптическое распознавание символов (OCR). www.astera.com Преобразует отсканированные изображения текста в машиночитаемый текст. www.astera.com
• Интеллектуальное распознавание символов (ICR). www.astera.com Применяется при работе с рукописными документами, преобразует рукописные символы в машиночитаемый текст с высокой точностью. www.astera.com
• Машинное обучение. www.astera.com Включает обучающие алгоритмы, которые позволяют учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. www.astera.com Алгоритмы машинного обучения используются для распознавания шаблонов, извлечения соответствующей информации и повышения точности с течением времени. www.astera.com
• Парсинг данных. www.astera.com Включает в себя анализ структуры документа для выявления и извлечения соответствующих данных. www.astera.com
• Сопоставление с образцом. www.astera.com Соответствует конкретным шаблонам или форматам для извлечения данных. www.astera.com
• Реферирование текста. www.hse.ru Сокращение его объёма и получение краткого изложения его содержания — реферата, что делает более быстрым поиск в коллекциях документов. www.hse.ru Основным методом автоматического реферирования является отбор наиболее значимых предложений реферируемого текста на основе статистики слов и словосочетаний, а также структурных и лингвистических особенностей текстов. www.hse.ru