O processamento de documentos abrange uma ampla gama de técnicas e tecnologias que permitem que os computadores entendam e manipulem informações contidas em documentos . Não se trata apenas de ler documentos, mas também de extrair dados significativos, analisar seu conteúdo e executar ações com base nesse entendimento.

Aqui está um colapso dos principais conceitos:

1. Tipos de documentos:
* Documentos estruturados: Eles têm um formato e organização predefinidos (por exemplo, planilhas, bancos de dados, faturas, PDFs).
* documentos não estruturados: Eles não têm uma estrutura fixa (por exemplo, e -mails, artigos, notas manuscritas).

2. Etapas -chave:
* Aquisição de documentos: Colocando o documento em um formato que o computador pode processar (por exemplo, digitalização, OCR, integração da API).
* pré -processamento: Limpando o documento, removendo o ruído e preparando -o para análise.
* Extração de dados: Identificando e extraindo informações -chave do documento (por exemplo, datas, nomes, endereços, valores).
* Análise de conteúdo: Compreendendo o significado e o contexto das informações extraídas (por exemplo, análise de sentimentos, modelagem de tópicos).
* Ação/saída: Usando as informações processadas para automatizar tarefas (por exemplo, gerar relatórios, atualizar bancos de dados, acionar fluxos de trabalho).

3. Técnicas e tecnologias:
* Reconhecimento de caracteres ópticos (OCR): Convertendo imagens de texto em dados legíveis por máquina.
* Processamento de linguagem natural (NLP): Usando algoritmos para entender e interpretar a linguagem humana.
* aprendizado de máquina (ML): Modelos de treinamento em dados rotulados para automatizar tarefas como extração de dados e análise de conteúdo.
* Aprendizagem profunda (DL): Um subconjunto de ML usando redes neurais artificiais para tarefas mais complexas.
* Visão computacional: Permitindo que os computadores "vejam" e interpretem imagens, incluindo documentos.

4. Aplicações:
* Automação de processo de negócios: Automatando tarefas como processamento de faturas, análise de contratos e suporte ao cliente.
* Gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM): Extraindo informações das comunicações do cliente para personalizar interações.
* financiamento: Analisar demonstrações financeiras, detectar fraudes e gerenciar riscos.
* saúde: Processando registros de pacientes, automatizando as reivindicações de seguro e apoiando a pesquisa médica.
* Legal: Revisar contratos, gerar documentos legais e conduzir a devida diligência.

Em essência, o processamento de documentos visa preencher a lacuna entre documentos legíveis por humanos e dados processáveis ​​por computador, desbloqueando novas possibilidades de automação, eficiência e tomada de decisão.