Colectare de date personalizate, adnotări de specialitate și seturi de date OCR standard — facturi, chitanțe, documente scrise de mână, tabele și documente multilingve — adnotate cu o precizie de 99%*, astfel încât modelele dvs. să citească orice document, în orice limbă.
Datele de antrenament OCR sunt un set etichetat de imagini ale documentelor — scanări, fotografii și PDF-uri cu text tipărit sau scris de mână — asociate cu transcrieri precise ale textului și adnotări în casete de delimitare. Modelele de învățare automată învață din aceste date de tip imagine-text pentru a transforma documentele în text editabil și lizibil de către mașini.
Indiferent dacă rafinați un model de înțelegere a documentelor sau construiți recunoașterea optică a caracterelor de la zero, calitatea datelor etichetate vă stabilește plafonul de precizie. Shaip combină anotatori experți în domeniu cu un proces de asigurare a calității Six Sigma dovedit și o platformă sigură și conformă - oferind date despre facturi, chitanțe, scris de mână și OCR multilingv în care modelele dvs. pot avea încredere, la o fracțiune din costul construirii interne.
Colectăm și colectăm imagini ale documentelor conform specificațiilor dumneavoastră exacte — facturi, chitanțe, acte de identitate, acte de mână și scanări multilingve — în condiții reale și în cazuri extreme, respectând reglementările în peste 60 de țări.
Transcriere text la nivel de caracter, cuvânt și rând, plus etichetare cu casete de încadrare, patrulatere și poligoane realizată de experți în domeniu, cu verificare a calității Six Sigma în mai multe runde.
Licențiați astăzi seturi de date OCR predefinite, verificate din punct de vedere al calității — recunoaștere a scrisului de mână, chitanțe și facturi, tabele și date din documente multilingve — pentru a le prototipa și a le testa rapid.
Câmpuri pentru articole, totaluri, taxe și furnizori etichetate pentru OCR de facturi și OCR de chitanțe — alimentând automatizarea conturilor de plătit și a cheltuielilor.
Seturi de date cu text scris de mână în stil liber, pentru numeroși scriitori, stiluri și limbi, pentru ICR și modele de recunoaștere cursivă.
Extragere la nivel de rând, coloană și celulă din tabele complexe și documente tabulare structurate.
Pașapoarte, permise și cărți de identitate cu adnotări cheie-valoare pentru verificarea identității și KYC.
Bilete de avion, aplicații și formulare structurate cu etichetare la nivel de câmp și extragere cheie-valoare.
Semnalistică, etichete și text de produs surprinse în condiții de imagine naturale, din lumea reală.
Catalog standard
Seturi de date OCR predefinite, verificate din punct de vedere al calității, pe care le puteți licenția astăzi — date pentru scriere de mână, chitanțe și facturi, tabele, date multilingve și scene text — sau le puteți utiliza ca punct de plecare pentru construirea unui set de date OCR personalizat.
5 videoclipuri cu coduri de bare cu o durată de 30-40 de secunde din mai multe zone geografice
Caz de utilizare: Model de recunoaștere a obiectelor
Format: Videoclipuri
Volum: 5,000+
Adnotație: Nu
15.9 mii de imagini cu chitanțe, facturi, comenzi de achiziție în 5 limbi, adică engleză, franceză, spaniolă, italiană și olandeză
Caz de utilizare: Model de recunoaștere a documentelor
Format: Imagini
Volum: 15,900+
Adnotație: Nu
S-au livrat 45 de imagini ale facturilor din Germania și Marea Britanie
Caz de utilizare: Model de înregistrare a facturii
Format: Imagini
Volum: 45,000+
Adnotație: Nu
3.5k imagini cu plăcuțele de înmatriculare ale vehiculelor din diferite unghiuri
Caz de utilizare: Nr. Recunoaștere a plăcilor
Format: Imagini
Volum: 3,500+
Adnotație: Nu
Am colectat și adnotat 90 de documente în engleză, franceză, spaniolă, germană, italiană, portugheză și coreeană
Caz de utilizare: Model OCR
Format: Imagini
Volum: 90,000+
Adnotare: Da
23.5 mii de documente în limbile japoneză, rusă și coreeană de la semne, vitrine, sticle, documente, postere, fluturași.
Caz de utilizare: Model OCR multilingv
Format: Imagini
Volum: 23,500+
Adnotare: Da
Peste 11.5 mii de imagini cu chitanțe din marile orașe europene
Caz de utilizare: Model de detectare a obiectelor
Format: Imagini
Volum: 11,500+
Adnotație: Nu
Peste 75 de chitanțe în mai multe limbi
Caz de utilizare: Modele de inteligență artificială pentru chitanțe
Format: Imagini
Volum: 75,000+
Adnotație: Nu
Prin industrie
Seturi de date cu rețete, rapoarte de laborator și formulare medicale — Gestionare conformă cu HIPAA pentru documentele clinice prin inteligență artificială.
Date din facturi, extrase de cont, cecuri și documente KYC pentru extragerea datelor din documente financiare.
Avize de trăsură, avize de livrare și conosamente pentru automatizarea transportului maritim și a transportului de mărfuri.
Formulare de cerere, documente de poliță și documente scrise de mână, etichetate la scară.
Date despre chitanțe, etichete de preț și etichete de raft pentru cheltuieli, loialitate și merchandising, bazate pe inteligență artificială.
Contracte, seturi de date de digitizare a înregistrărilor și scanărilor arhivistice pentru programele de procesare a documentelor.
Procesul nostru
Cum se obține acuratețea OCR? Prin tipurile de adnotări corecte, plus controlul calității uman în mai multe runde. Etichetăm la nivel de caracter, cuvânt și rând folosind adnotări de tip casetă de încadrare, cvadrilateral și poligon, apoi verificăm fiecare lot înainte de livrare — vizând o acuratețe de 99%.*
Definiți tipurile de documente, limbile și cazurile limită; colectați sau identificați imagini conforme cu documentele.
Transcriere text caractere/cuvânt/rând + etichetare cu casete de încadrare, quad și poligoane de către experți instruiți.
Revizuirea independentă și verificările Six Sigma măsoară rata de erori de caractere și cuvinte în raport cu SLA-ul dumneavoastră.
Expediați în formatul pregătit pentru model; rafinați feedback-ul și extindeți acoperirea setului de date în timp.
Shaip a construit o rețea completă de adnotare OCR — casete de încadrare la nivel de cuvânt cu transcriere la nivel de caracter pe peste 10 surse de text, abordând semnalizarea curbată, chitanțele decolorate, scrisul de mână și scripturile mixte. Cinci straturi de atribute și controlul dual al calității au furnizat seturi de date gata de producție cu o precizie de 99%.
De ce să alegeți Shaip
Shaip a petrecut ani de zile căutând, colectând și adnotând date de antrenament bazate pe inteligența artificială în fiecare modalitate. Pentru recunoașterea optică a caracterelor, asta înseamnă o profunzime pe care nu o poți construi peste noapte - acoperire globală, expertiză în domeniu, securitate la nivel de întreprindere și instrumente proprietare în spatele fiecărui set de date OCR.
Date provenite și selectate din peste 60 de țări , în peste 65 de limbi, pe peste 70 de subiecte — o acoperire pe care majoritatea furnizorilor nu o pot egala.
Peste 30,000 de adnotatori instruiți și specialiști din industrie oferă adnotări OCR precise, contextuale, nu etichete generice.
GDPR, HIPAA, CCPA, ISO 9001:2015, ISO 27001 și SOC 2 Tip II — cu acorduri de confidențialitate și gestionare securizată a datelor de la un capăt la altul.
Shaip Manage , Shaip Work și Shaip Intelligence gestionează supravegherea proiectelor, coordonarea forței de muncă la nivel global și validarea automată a datelor.
Obțineți date de calitate la o fracțiune din costul construirii proprii a acestora — și lansați modelele mai rapid pe piață.
Asigurarea calității Six Sigma și obiectivele de precizie măsurabile (rata de eroare a caracterelor și a cuvintelor) înseamnă date în care puteți avea încredere în producție.
OCR este o tehnologie care permite mașinilor să citească text și imagini imprimate. Este adesea folosit în aplicații de afaceri, cum ar fi digitizarea documentelor pentru stocare sau procesare, și în aplicații de consum, cum ar fi scanarea unei chitanțe pentru rambursarea cheltuielilor.
Industria sănătății se confruntă cu o schimbare de paradigmă în fluxurile sale de lucru odată cu apariția tehnologiilor noi și avansate în AI. Folosind instrumentele și tehnologiile AI, rezultate medicale îmbunătățite pot fi obținute cu o eficiență mai ridicată a asistenței medicale.
Te-ai scărpinat vreodată în cap, uimit de modul în care Google sau Alexa păreau să te „prindă”? Sau te-ai trezit citind un eseu generat de computer care sună ciudat de uman? Nu esti singur. Este timpul să tragem cortina și să dezvăluim secretul: modele de limbaj mari sau LLM.
OCR, sau Recunoașterea Optică a Caracterelor, este o tehnologie care convertește textul tipărit sau scris de mână din imagini sau documente scanate în text lizibil de mașină. Funcționează prin antrenarea modelelor de inteligență artificială cu seturi de date etichetate pentru a recunoaște modele și caractere în diverse formate, cum ar fi chitanțe, facturi și formulare.
OCR este vital pentru automatizarea sarcinilor precum procesarea documentelor, extragerea datelor și digitalizarea. Acesta ajută companiile să economisească timp, să reducă erorile și să îmbunătățească eficiența în gestionarea unor volume mari de documente fizice sau scanate.
Învățarea automată îmbunătățește OCR prin antrenarea modelelor cu seturi de date diverse, permițându-le să gestioneze variații de fonturi, stiluri de scriere de mână, machete și limbi. În timp, modelele învață să generalizeze și să îmbunătățească ratele de recunoaștere.
OCR poate procesa o gamă largă de documente, cum ar fi chitanțe, facturi, formulare scrise de mână, pașapoarte, etichete medicale, bilete și chiar tabele complexe în PDF-uri sau imagini scanate.
OCR pentru tabele extrage date structurate din tabele din documente scanate, PDF-uri sau imagini. Convertește rândurile și coloanele în formate care pot fi citite automat, cum ar fi Excel, ceea ce face ca procesarea datelor să fie mai rapidă și mai precisă.
OCR este utilizat pe scară largă în industrii precum asistența medicală, finanțele și comerțul electronic. Automatizează extragerea datelor din dosarele medicale, facturi, chitanțe și alte documente, îmbunătățind eficiența operațională în toate sectoarele.
Modelele OCR multilingve sunt antrenate cu seturi de date care acoperă diverse limbi, dialecte și stiluri de fonturi. Acest lucru le permite să recunoască și să proceseze cu precizie textul în diferite scripturi și tipografii.
Antrenarea modelelor OCR implică gestionarea diverselor tipuri de scriere de mână, fonturi, machete și limbi. Asigurarea acurateței în recunoașterea documentelor complexe, cum ar fi chitanțele medicale sau conținutul multilingv, este, de asemenea, o provocare cheie.
Shaip oferă seturi de date OCR de înaltă calitate, specifice clienților, inclusiv chitanțe, facturi, formulare scrise de mână și documente multilingve. Aceste seturi de date sunt selectate, adnotate și validate pentru a asigura acuratețe și fiabilitate maxime.
Soluțiile de instruire OCR de la Shaip sunt extrem de scalabile și concepute pentru a oferi o precizie excepțională. Procesul lor combină instrumente avansate de inteligență artificială cu expertiza umană, asigurând rezultate fiabile chiar și cu seturi mari de date.
Costul depinde de tipul, volumul și complexitatea setului de date necesar. Pentru prețuri personalizate, companiile pot contacta direct Shaip pentru a discuta despre nevoile lor specifice.
