Textextraktion bezieht sich auf die Extraktion von Text aus Dokumenten, Bildern oder gescannten PDFs. Sie ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenanalyseprozesses und wird verwendet, um Erkenntnisse aus großen Mengen von Textdaten zu gewinnen.
In diesem Artikel werden wir besprechen, wie Textextraktion funktioniert, welche verschiedenen Textextraktionstechniken es gibt und einige Anwendungsfälle.
Was ist ein Textextrakt?
Wussten Sie schon: 2,5 Trillionen (10^18) Bytes an Daten werden jeden Tag generiert?
Mit dieser Datenmenge können Unternehmen Erkenntnisse über ihre Kunden und Produkte gewinnen, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Der Schlüssel liegt jedoch darin, diese Daten effektiv und fehlerfrei zu analysieren und zu verarbeiten. Und hier kommt die Textextraktion ins Spiel und spielt eine wichtige Rolle bei der Datenverarbeitung.
Die Textextraktion kann manuell erfolgen, indem Mitarbeiter den Text durchgehen und interpretieren, oder sie kann automatisch mithilfe verschiedener Textextraktoren erfolgen.
Was ist der Unterschied zwischen Textextraktion und Text Mining?
Textextraktion hilft, bestimmte Informationen zu gewinnen, während Text Mining versucht, Muster in umfangreichen Datensätzen zu identifizieren. Ein Beispiel für Text Mining ist das Erkennen der Emotionen von Menschen (positiv, negativ, neutral) in Kommentaren.
Herausforderungen der manuellen Textextraktion
Manuelle Textextraktion funktioniert gut, wenn Sie ein einzelnes Dokument mit demselben Format haben, aus dem Sie extrahieren möchten. Wenn Sie jedoch Daten aus Hunderten von PDFs mit unterschiedlichen Layouts extrahieren müssen, kann die manuelle Extraktion schwierig werden.
Zeitaufwendig
Es braucht Zeit, verschiedene Dokumente durchzugehen und den Text korrekt zu extrahieren. Wenn Sie beispielsweise ein Lebensmittellieferant sind, ist Zeit von entscheidender Bedeutung. Sobald Sie eine Auftragsbestätigung erhalten haben, müssen die Kundendaten schnell abgerufen und an Ihr Team weitergeleitet werden.
Fehleranfällig
Zweifellos führt die manuelle Textextraktion zu vielen menschlichen Fehlern, die unbemerkt bleiben. Stellen Sie sich vor, die falschen Essensbestellungen werden an einen Ihrer Kunden geliefert.
Dank der automatisierten Textextraktion können Unternehmen nun große Datenmengen innerhalb von Sekunden extrahieren, wodurch manuelle Arbeit reduziert und Kosten gespart werden.
Wie funktioniert die automatisierte Textextraktion?
Die Textextraktion ist der erste Schritt im "Extract-load-transform (ETL)"-Prozess. Der erste Schritt im Textextraktionsprozess besteht darin, die Daten zu identifizieren, die extrahiert werden sollen. Wenn es sich bei Ihrem Dokument beispielsweise um eine Rechnung handelt, werden Datenfelder wie "Rechnungsnummer", "Rechnungsdatum", "Kundenname" und "Tabellenfelder (Beschreibung, Menge, Stückpreis, Rabatt, Gesamtpreis)" identifiziert.
Sobald die Daten identifiziert wurden, verwendet der Textextraktionsalgorithmus verschiedene Techniken, wie z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, um die Daten zu extrahieren.
Der Textextraktionsprozess lässt sich in folgenden Schritten zusammenfassen:
- Das Dokument wird zunächst kategorisiert (z. B. handelt es sich um eine Rechnung, eine Auftragsbestätigung oder ein BoL-Dokument?).
- Die Metafelder werden identifiziert (z. B. vollständiger Name, Nummer, Datum, Adresse oder Preis).
- Die Daten werden gemäß den spezifischen Anforderungen extrahiert.
Textextraktionstechniken und -methoden
Es gibt verschiedene Textextraktionstechniken, mit denen Daten aus Textdokumenten extrahiert werden können, z. B. optische Zeichenerkennung (OCR) oder die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Schauen wir uns diese Methoden genauer an.
Maschinelles Lernen (ML)
ML ist für diesen Zweck ideal, da es aus Beispielen lernen und dieses Wissen dann auf andere Dokumente verallgemeinern kann. Das bedeutet, dass Sie, sobald Sie ein maschinelles Lernmodell auf einem bestimmten Satz von Dokumenten trainiert haben, dieses verwenden können, um Informationen zu extrahieren aus jedem anderen Dokument in Ihrem Korpus.
OCR (Optical Character Recognition)
Dabei werden Bilder von Text (z. B. gescannte Dokumente oder Bilder von Text auf einem Bildschirm) in maschinenlesbaren Text umgewandelt. OCR-Software verwendet Mustererkennungsalgorithmen, um den Text im Bild zu identifizieren und zu extrahieren.
NLP (Natural Language Processing)
NLP verwendet Algorithmen, um die Bedeutung und den Kontext von Text zu analysieren und zu verstehen. NLP-Techniken können verwendet werden, um Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren, z. B. um Namen oder Daten aus einem Dokument zu extrahieren.
Reguläre Ausdrücke
Bei regulären Ausdrücken wird ein Satz von Regeln oder Mustern verwendet, um bestimmte Textabschnitte in einem größeren Textkörper zu identifizieren und zu extrahieren. Reguläre Ausdrücke werden häufig verwendet, um bestimmte Datentypen, wie z. B. E-Mail-Adressen oder Telefonnummern, aus einem Dokument zu extrahieren.
Anwendungen der Textextraktion
Die Textextraktion findet in verschiedenen Branchen und Bereichen ein breites Anwendungsspektrum. Einige häufige Anwendungen der Textextraktion sind:
Immobilien
Immobilienmakler erhalten täglich Hunderte von Immobilien-Leads von verschiedenen Immobilienplattformen wie Zillow, Trulia und Plattformen von Drittanbietern. Die automatische Extraktion von Text hilft, Immobiliengeschäfte schneller abzuschließen.
Erfahren Sie mehr über die Automatisierung von Immobilienprozessen
Finanzen und Recht
Textextraktion kann verwendet werden, um bestimmte Informationen aus Rechts- oder Finanzdokumenten, wie z. B. Verträgen oder Jahresabschlüssen, zu extrahieren, um die Analyse und Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Essensbestellung und -lieferung
Die automatisierte Textextraktion kann den Prozess der Lebensmittellieferung beschleunigen, da Daten schneller extrahiert und automatisch an gemeinsam genutzte Google Sheets gesendet werden können.
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E-Commerce
Die Verwaltung eines Online-Shops auf Shopify oder WooCommerce bedeutet, dass Sie alle Ihre Bestellungen digital erhalten. Mit der automatisierten Textextraktion können Sie beispielsweise einen Workflow-Prozess zwischen Shopify und HubSpot CRM erstellen.
Parseur: Ein leistungsstarkes Textextraktionstool
Parseur ist eine Textextraktionssoftware, die automatisch Text aus verschiedenen Dokumenten extrahiert. Was Parseur von anderen Tools unterscheidet, ist, dass es über eine leistungsstarke KI-Engine verfügt und für nicht-technische Personen geeignet ist.
Parseur verwendet KI, Zonale OCR und Dynamisches OCR, um Text effizient zu extrahieren und innerhalb von Sekunden zu verarbeiten. Das KI-Tool ist darauf trainiert, Daten aus verschiedenen Anwendungsfällen wie Lebensmittellieferung, Rechnungsstellung oder Google Alerts zu extrahieren.
Mit der Parseur-App können Sie auch Hunderte anderer Anwendungen mit Ihren extrahierten Daten [integrieren].
Textextraktion hilft, Echtzeitdaten zu gewinnen
Da Google jedes Jahr über 1,2 Billionen Suchanfragen verarbeitet, nimmt das Datenvolumen ständig zu und verändert sich. Die Extraktion genauer Daten ist der Schlüssel zum Verständnis des Konsumentenverhaltens und zum Treffen fundierterer, datengestützter Entscheidungen.
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