Сбор данных на заказ, экспертная аннотация и готовые наборы данных для оптического распознавания текста (OCR) — счета-фактуры, квитанции, рукописный текст, таблицы и многоязычные документы — с точностью 99%*, поэтому ваши модели смогут распознавать любые документы на любом языке.
Обучающие данные для распознавания текста представляют собой размеченный набор изображений документов — сканов, фотографий и PDF-файлов печатного или рукописного текста — в сочетании с точными транскрипциями текста и аннотациями в виде ограничивающих рамок. Модели машинного обучения обучаются на основе этих данных преобразования изображений в текст, чтобы преобразовывать документы в редактируемый, машиночитаемый текст.
Независимо от того, занимаетесь ли вы тонкой настройкой модели распознавания документов или создаете систему оптического распознавания символов с нуля, качество ваших размеченных данных определяет предел точности. Shaip объединяет экспертов-аннотаторов с проверенным процессом контроля качества Six Sigma и безопасной, соответствующей требованиям платформой — предоставляя данные OCR для счетов-фактур, квитанций, рукописного текста и многоязычных данных, которым ваши модели могут доверять, по цене, значительно меньшей, чем при создании таких данных собственными силами.
Мы подбираем и собираем изображения документов в точном соответствии с вашими требованиями — счета-фактуры, квитанции, удостоверения личности, рукописные и многоязычные сканы — в реальных условиях и нестандартных ситуациях, в соответствии с требованиями более чем 60 стран.
Транскрипция текста на уровне символов, слов и строк, а также разметка ограничивающих рамок, четырехугольников и многоугольников экспертами в данной области, с многоэтапным контролем качества по методологии Six Sigma.
Приобретайте лицензии на готовые, прошедшие проверку качества наборы данных OCR уже сегодня — распознавание рукописного текста, чеков и счетов-фактур, табличных и многоязычных документов — для быстрого создания прототипов и проведения сравнительных тестов.
Поля, содержащие позиции заказа, итоговые суммы, информацию о налогах и поставщиках, помечены для распознавания текста в счетах-фактурах и квитанциях — это обеспечивает автоматизацию обработки счетов к оплате и расходов.
Наборы данных рукописного текста в произвольном порядке, написанного разными авторами, в разных стилях и на разных языках, для моделей распознавания рукописного текста и курсива.
Извлечение данных на уровне строк, столбцов и ячеек из сложных таблиц и структурированных табличных документов.
Паспорта, водительские удостоверения и удостоверения личности с аннотацией типа «ключ-значение» для проверки личности и процедуры KYC (Key-Value-Notification — «Знай своего клиента»).
Авиабилеты, заявления и структурированные формы с маркировкой полей и извлечением значений по ключу.
Вывески, этикетки и тексты о продукции сняты в естественных, реалистичных условиях.
Готовый каталог
Готовые, прошедшие проверку качества наборы данных для распознавания текста, которые вы можете лицензировать уже сегодня — рукописный текст, чеки и счета-фактуры, табличные данные, многоязычные данные и текстовые данные сцен — или использовать их в качестве отправной точки для создания собственного набора данных для распознавания текста.
5k видео штрих-кодов продолжительностью 30-40 секунд из разных регионов
Пример использования: Модель распознавания объектов
Формат: Видео
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
15.9 5 изображений квитанций, счетов-фактур, заказов на покупку на XNUMX языках: английском, французском, испанском, итальянском и голландском.
Пример использования: Модель распознавания документов
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
Доставлено 45 XNUMX изображений счетов-фактур из Германии и Великобритании.
Пример использования: Модель распознавания счетов-фактур.
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
3.5k изображения номерных знаков транспортных средств с разных ракурсов
Пример использования: Распознавание номерных знаков.
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
Собраны и прокомментированы 90 тысяч документов на английском, французском, испанском, немецком, итальянском, португальском и корейском языках.
Пример использования: модель оптического распознавания символов (OCR).
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Примечание: Да
23.5 тыс. документов на японском, русском и корейском языках от вывесок, витрин, бутылок, документов, плакатов, листовок.
Пример использования: Многоязычная модель оптического распознавания символов
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Примечание: Да
11.5 тыс.+ изображений чеков из крупных европейских городов
Пример использования: Модель обнаружения объектов
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
75 XNUMX+ квитанций на разных языках
Пример использования: модели искусственного интеллекта для обработки чеков
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
По отрасли
Обработка данных рецептов, результатов лабораторных анализов и медицинских форм в соответствии с требованиями HIPAA для искусственного интеллекта в области клинических документов.
Данные счетов-фактур, банковских выписок, чеков и документов KYC для извлечения данных из финансовых документов.
Накладные, транспортные квитанции и коносаменты для автоматизации отгрузки и грузоперевозок.
Бланки заявлений, страховые полисы и рукописные документы, промаркированные в масштабе.
Данные чеков, ценников и ценников на полках для использования в системах управления расходами, программами лояльности и мерчандайзингом с помощью искусственного интеллекта.
Наборы данных для оцифровки контрактов, записей и архивного сканирования для программ обработки документов.
Процесс осмотра
Как достигается точность распознавания текста (OCR)? Благодаря правильному выбору типов аннотаций и многоэтапному контролю качества со стороны специалистов. Мы размечаем текст на уровне символов, слов и строк, используя аннотации в виде ограничивающих рамок, четырехугольников и многоугольников, а затем проверяем каждую партию перед отправкой, стремясь к точности 99%.*
Определите типы документов, языки и особые случаи; найдите или соберите соответствующие изображения документов.
Транскрипция текста по символам/словам/строкам, а также разметка ограничивающих рамок, четырехугольников и многоугольников, выполняемая квалифицированными специалистами.
Независимая проверка и анализ по методологии Six Sigma позволяют оценить уровень ошибок в написании символов и слов в соответствии с вашим соглашением об уровне обслуживания (SLA).
Отправляйте модель в готовом для использования формате; дорабатывайте ее с учетом отзывов и расширяйте охват набора данных с течением времени.
Компания Shaip разработала комплексный конвейер аннотирования OCR — от определения границ слов до транскрипции символов в более чем 10 текстовых источниках, справляясь с изогнутыми вывесками, выцветшими чеками, рукописным текстом и смешанными шрифтами. Пять слоев атрибутов и двойной контроль качества обеспечили готовые к использованию наборы данных с точностью 99%.
Почему стоит выбрать Shaip?
Компания Shaip потратила годы на поиск, сбор и аннотирование обучающих данных для ИИ во всех модальностях. Для оптического распознавания символов это означает глубину, которую невозможно создать за одну ночь — глобальный охват, экспертные знания в предметной области, безопасность корпоративного уровня и собственные инструменты, лежащие в основе каждого набора данных OCR.
Данные собраны и обработаны из более чем 60 стран на более чем 65 языках по более чем 70 темам — охват, недоступный большинству поставщиков.
Более 30 000 квалифицированных аннотаторов и отраслевых специалистов предоставляют точные, контекстно-зависимые аннотации OCR, а не общие метки.
GDPR, HIPAA, CCPA, ISO 9001:2015, ISO 27001 и SOC 2 Type II — с соглашениями о неразглашении и обеспечением безопасной обработки данных от начала до конца.
Shaip Manage , Shaip Work и Shaip Intelligence обеспечивают надзор за проектами, глобальную координацию персонала и автоматизированную проверку данных.
Получайте качественные данные за гораздо меньшую стоимость, чем при их самостоятельном создании, и выводите свои модели на рынок быстрее.
Методология Six Sigma QA и измеримые целевые показатели точности (частота ошибок в символах и словах) означают, что данным можно доверять в процессе производства.
OCR — это технология, позволяющая машинам считывать печатный текст и изображения. Он часто используется в бизнес-приложениях, таких как оцифровка документов для хранения или обработки, и в потребительских приложениях, таких как сканирование квитанции для возмещения расходов.
Отрасль здравоохранения сталкивается с изменением парадигмы в своих рабочих процессах с появлением новых и передовых технологий в области искусственного интеллекта. Используя инструменты и технологии искусственного интеллекта, можно добиться улучшения медицинских результатов с более высокой эффективностью здравоохранения.
Вы когда-нибудь чесали затылок, поражаясь тому, как Google или Alexa, казалось, вас «достали»? Или вы обнаружили, что читаете сгенерированное компьютером эссе, которое звучит жутко по-человечески? Ты не один. Пришло время приподнять завесу и раскрыть секрет: модели больших языков, или LLM.
OCR (оптическое распознавание символов) — это технология, преобразующая печатный или рукописный текст на изображениях или в отсканированных документах в машиночитаемый текст. Технология основана на обучении моделей искусственного интеллекта с использованием размеченных наборов данных распознавать шаблоны и символы в различных форматах, таких как квитанции, счета-фактуры и бланки.
OCR критически важна для автоматизации таких задач, как обработка документов, извлечение данных и оцифровка. OCR помогает компаниям экономить время, сокращать количество ошибок и повышать эффективность обработки больших объёмов физических или отсканированных документов.
Машинное обучение улучшает OCR, обучая модели на разнообразных наборах данных, позволяя им обрабатывать различные шрифты, стили почерка, макеты и языки. Со временем модели учатся обобщать информацию и повышают скорость распознавания.
Технология OCR позволяет обрабатывать широкий спектр документов, таких как квитанции, счета-фактуры, рукописные бланки, паспорта, медицинские этикетки, билеты и даже сложные таблицы в отсканированных PDF-файлах или изображениях.
Технология OCR для таблиц извлекает структурированные данные из таблиц в отсканированных документах, PDF-файлах и изображениях. Она преобразует строки и столбцы в машиночитаемые форматы, такие как Excel, что ускоряет и повышает точность обработки данных.
OCR широко используется в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и электронная коммерция. Технология автоматизирует извлечение данных из медицинских карт, счетов, квитанций и других документов, повышая эффективность работы в различных секторах.
Многоязычные модели OCR обучаются на наборах данных, охватывающих различные языки, диалекты и стили шрифтов. Это позволяет им точно распознавать и обрабатывать текст в различных письменностях и типографиках.
Обучение моделей OCR предполагает обработку различных почерков, шрифтов, макетов и языков. Обеспечение точности распознавания сложных документов, таких как медицинские квитанции или многоязычный контент, также является ключевой задачей.
Shaip предлагает высококачественные, разработанные под конкретного клиента наборы данных OCR, включая квитанции, счета-фактуры, рукописные формы и многоязычные документы. Эти наборы данных тщательно отбираются, аннотируются и проверяются для обеспечения максимальной точности и надежности.
Решения Shaip для обучения OCR обладают высокой масштабируемостью и разработаны для обеспечения исключительной точности. Их процесс сочетает в себе передовые инструменты искусственного интеллекта и человеческий опыт, обеспечивая надежные результаты даже при работе с большими наборами данных.
Стоимость зависит от типа, объёма и сложности необходимого набора данных. Для получения индивидуального предложения компании могут связаться с Shaip напрямую и обсудить свои потребности.
