L'estrazione del testo si riferisce all'estrazione di testo da documenti, immagini o PDF scansionati. È una parte essenziale del processo di analisi dei dati ed è utilizzata per ottenere informazioni preziose da grandi quantità di dati testuali.
In questo articolo, discuteremo come funziona l'estrazione del testo, le varie tecniche di estrazione del testo e alcuni casi d'uso.
Cos'è l'estrazione del testo?
Sapevi che: ogni giorno vengono generati 2,5 quintilioni (10^18) di byte di dati?
Con tale quantità di dati, le aziende possono raccogliere informazioni sui propri clienti e prodotti, ottenendo un vantaggio competitivo. Tuttavia, la chiave è analizzare ed elaborare questi dati in modo efficace senza errori. Ed è qui che l'estrazione del testo entra in gioco e svolge un ruolo fondamentale nell'elaborazione dei dati.
L'estrazione del testo può essere eseguita manualmente, con il personale che esamina il testo e lo interpreta, oppure automaticamente utilizzando diversi estrattori di testo.
Qual è la differenza tra l'estrazione del testo e il text mining?
L'estrazione del testo aiuta a recuperare informazioni specifiche mentre il text mining cerca di identificare modelli all'interno di vasti insiemi di dati. Un esempio di text mining è riconoscere le emozioni delle persone (positive, negative, neutre) nei commenti.
Le sfide dell'estrazione manuale del testo
L'estrazione manuale del testo funziona bene se si ha un singolo documento da cui estrarre con lo stesso formato. Ma, se si devono estrarre dati da centinaia di PDF con layout diversi, allora l'estrazione manuale può diventare impegnativa.
Dispendioso in termini di tempo
Ci vuole tempo per esaminare i diversi documenti ed estrarre il testo correttamente. Ad esempio, se sei un'azienda di consegna di cibo, il tempo è essenziale. Nel momento in cui ricevi una conferma d'ordine, i dettagli del cliente devono essere recuperati rapidamente e condivisi con il tuo team.
Soggetto a errori
Indubbiamente, l'estrazione manuale del testo comporta molti errori umani che passano inosservati. Immagina che vengano consegnati ordini di cibo sbagliati a uno dei tuoi clienti.
Grazie all'estrazione automatica del testo, le aziende possono ora estrarre grandi volumi di dati in pochi secondi e quindi ridurre il lavoro manuale e risparmiare sui costi.
Come funziona l'estrazione automatica del testo?
L'estrazione del testo è il primo passo nel processo "Extract-load-transform (ETL)". Il primo passo nel processo di estrazione del testo è identificare i dati che devono essere estratti. Ad esempio, se il tuo documento è una fattura, verranno identificati campi dati come il "numero fattura", la "data fattura", il "nome cliente" e i "campi tabella (descrizione, quantità, prezzo unitario, sconto, prezzo totale)".
Una volta identificati i dati, l'algoritmo di estrazione del testo utilizzerà diverse tecniche, come l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, per estrarre i dati.
Il processo di estrazione del testo può essere riassunto nei seguenti passaggi:
- Il documento viene prima classificato (ad esempio, è una fattura, una conferma d'ordine o un documento BoL?).
- Vengono identificati i metadati (ad esempio, nome completo, numero, data, indirizzo o prezzo).
- I dati vengono estratti in base a requisiti specifici.
Tecniche e metodi di estrazione del testo
Esistono diverse tecniche di estrazione del testo utilizzate per estrarre dati da documenti di testo, come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) o l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Esaminiamo questi metodi in modo più dettagliato.
Apprendimento automatico
Il ML è ideale per questo scopo perché può imparare dagli esempi e quindi generalizzare tale conoscenza ad altri documenti. Ciò significa che una volta addestrato un modello di apprendimento automatico su un set specifico di documenti, è possibile utilizzarlo per estrarre informazioni da qualsiasi altro documento del proprio corpus.
OCR
Ciò comporta la conversione di immagini di testo (come documenti scansionati o immagini di testo su uno schermo) in testo leggibile dalla macchina. I software OCR utilizzano algoritmi di riconoscimento dei modelli per identificare ed estrarre il testo dall'immagine.
NLP
La NLP utilizza algoritmi per analizzare e comprendere il significato e il contesto del testo. Le tecniche di NLP possono essere utilizzate per estrarre informazioni da testo non strutturato, come l'estrazione di nomi o date da un documento.
Espressioni regolari
Le espressioni regolari implicano l'uso di un insieme di regole o modelli per identificare ed estrarre porzioni specifiche di testo da un corpo di testo più ampio. Le espressioni regolari sono spesso utilizzate per estrarre tipi specifici di dati, come indirizzi e-mail o numeri di telefono, da un documento.
Applicazioni dell'estrazione del testo
L'estrazione del testo ha una vasta gamma di applicazioni in vari settori e campi. Alcune applicazioni comuni dell'estrazione del testo includono:
Immobiliare
Gli agenti immobiliari ricevono centinaia di contatti immobiliari ogni giorno da diverse piattaforme immobiliari come Zillow, Trulia e piattaforme di terze parti. L'estrazione automatica del testo aiuterà a chiudere le trattative immobiliari più velocemente.
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Finanza e Legale
L'estrazione del testo può essere utilizzata per estrarre informazioni specifiche da documenti legali o finanziari, come contratti o rendiconti finanziari, per facilitare l'analisi e il processo decisionale.
Ordinazione e consegna di cibo
L'estrazione automatica del testo può velocizzare il processo di consegna del cibo poiché i dati verranno estratti più velocemente e potranno essere inviati automaticamente a fogli Google Sheets condivisi.
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E-commerce
Gestire un negozio online su Shopify o WooCommerce significa che riceverai tutti i tuoi ordini digitalmente. Con l'estrazione automatica del testo, puoi creare un processo di flusso di lavoro tra Shopify e HubSpot CRM, ad esempio.
Parseur: Un potente strumento per l'estrazione del testo
Parseur è un software di estrazione del testo che estrae automaticamente il testo da diversi documenti. Ciò che differenzia Parseur da altri strumenti è che possiede un potente motore IA ed è adatto a persone non tecniche.
Parseur utilizza l'IA, l'OCR Zonale e l'OCR Dinamico per estrarre in modo efficiente il testo ed elaborarlo in pochi secondi. Lo strumento IA è addestrato per estrarre dati da diversi casi d'uso come la consegna di cibo, la fatturazione o i Google Alert.
Con l'app Parseur, puoi anche integrare centinaia di altre applicazioni con i tuoi dati estratti.
L'estrazione del testo aiuta a ottenere dati in tempo reale
Con Google che gestisce oltre 1,2 trilioni di ricerche ogni anno, il volume dei dati continua ad aumentare e a cambiare. L'estrazione di dati accurati è la chiave per comprendere i comportamenti dei consumatori e prendere decisioni basate sui dati in modo più informato.
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