概述
由 AI 驱动的信息提取和分析使组织能够从可能被锁定在文档、图像、音频文件或其他资产中的数据中获得可操作的洞察。 见解可以来自结构化和非结构化内容。 结构化内容 是以一致格式存储的信息。 一些示例包括发票、税单和表。 非结构化内容 是不采用预定义格式的信息。 一些示例包括电子邮件、录音、图像和视频。
信息提取过程
通常，信息提取过程遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 源标识 | 确定信息所在的位置以及信息是否需要数字化。 |
| 提取 | 利用基于机器学习的许多技术来理解和提取数字化内容中的数据。 |
| 转换和构造 | 提取的数据转换为结构化格式，如 JSON 或表。 |
| 存储与集成 | 然后，处理的数据存储在数据库、数据湖或分析平台中，以供进一步使用。 |
内容类型和所需的见解类型都决定了信息提取所需的技术。 在本模块中，我们将探讨如何使用 AI 提取信息：
- 从图像
- 从表单
- 从多种模态
- 用于知识挖掘
在许多方面，用于图像、表单、多模态和知识挖掘的技术相辅相成。