In der heutigen digitalen Welt sind Daten von unschätzbarem Wert. Doch oft sind diese Daten in Dokumenten wie PDFs, Bildern oder Texten versteckt und müssen für die Analyse extrahiert werden. Dieser Blogbeitrag wird die Schritte der Datenextraktion aus Dokumenten erläutern und anhand von Beispielen veranschaulichen, wie diese Techniken als Teil von unsere Data Analytics Engine sowohl in unsren Produkten SdbHub und SonarBox, als auch in verschiedenen Branchen im Rahmen von Projekten Anwendung finden.
Schritt 1: Einlesen der Dokumente und Fehlerbehebung bei der Datenextraktion
Der erste Schritt in der Datenextraktion aus Dokumenten ist das Einlesen der Dokumente. Dies kann PDFs oder Bilder umfassen. Bei der Verarbeitung von PDFs müssen häufig unsichtbare Texte, vertikale Texte, Textüberlappungen und ungewöhnliche Reihenfolgen berücksichtigt werden. Bei der Verwendung von Optical Character Recognition (OCR) können Zeichen in besonderen Fällen nicht korrekt erkannt werden. Die Identifizierung dieser Fehlerquellen ist von entscheidender Bedeutung, um genaue Datenextraktion sicherzustellen.
Beispiel: In einem Sicherheitsdatenblatt (SDB) sind wichtige Informationen enthalten, die in PDFs gespeichert sind. Bei der Extraktion müssen möglicherweise unsichtbare Texte oder ungewöhnliche Textanordnungen berücksichtigt werden, um genaue Sicherheitsinformationen zu erhalten.
Schritt 2: Segmentierung der Dokumente
Nach dem Einlesen der Dokumente müssen die relevanten Blöcke identifiziert werden. Dies können Bilder, Tabellen, Überschriften oder Textblöcke sein. Die Segmentierung ist entscheidend, um die Datenextraktion effizient durchzuführen. Diese Segmente müssen semantisch analysiert und in Zusammenhang gebracht werden.
Beispiel: In einem Benutzerhandbuch können Bilder, Texte und Überschriften vorkommen. Die Segmentierung hilft dabei, diese Elemente voneinander zu unterscheiden, diese anhand von trainierten Modellen in Zusammenhang zu bringen und anschließend daraus gezielt Informationen zu extrahieren.
Schritt 3: Erkennung der Segment-Hierarchien und Lesereihenfolge
Die Hierarchie der Segmente ist von großer Bedeutung, da sie die Lesereihenfolge und die Beziehungen zwischen den Daten bestimmt. Die Lesereihenfolge kann von rechts nach links, von oben nach unten, doppelspaltig oder auf andere Weise sein. Die korrekte Erkennung dieser Hierarchien ist entscheidend für die Datenextraktion.
Beispiel: In einem Speisekarten-Dokument gibt es oft eine hierarchische Struktur, die die Kategorien, Gerichte und Preise festlegt. Die korrekte Erkennung dieser Hierarchie ermöglicht es, die Speisekarte effizient zu analysieren.
Schritt 4: Klassifikation und Clustering von Segmenten
Sobald die Segmente identifiziert sind, werden Klassifikations- und Clustering-Algorithmen angewendet, um die Daten zu organisieren und zu klassifizieren. Dies ermöglicht es, ähnliche Informationen zusammenzufassen und z.B. Muster zu erkennen.
Beispiel: In einem Produktkatalog können Produkte nach Kategorien klassifiziert werden. Dies erleichtert die Suche nach bestimmten Produkten und die Analyse von Verkaufstrends.
Schritt 5: Qualitätsbewertung und Crossreferenzen
Die Qualität der extrahierten Daten ist entscheidend. Dies kann durch den Vergleich der Daten mit historischen Dokumenten oder durch die Anwendung von Voting-Strategien zur Bewertung der Datenqualität erreicht werden.
Beispiel: Bei der Extraktion von Rechnungen ist es wichtig, die Richtigkeit der Daten sicherzustellen. Dies kann durch den Vergleich mit früheren Rechnungen oder durch Abstimmung über die Datenqualität gewährleistet werden.
Bei Datalyxt haben wir all die genannten Schritte und die Qualitätsoptimierung für geschäftliche Zwecke perfektioniert. Interessiert? Kontakt.
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