Teksteextractie is het proces waarbij tekst wordt gehaald uit documenten, afbeeldingen of gescande PDF-bestanden. Het vormt een essentieel onderdeel van data-analyse en is bedoeld om bruikbare inzichten uit grote hoeveelheden tekstdata te verzamelen.
In dit artikel leggen we uit hoe teksteextractie werkt, welke technieken er zijn en wat de meest voorkomende toepassingen zijn.
Wat is teksteextractie?
Wist je dat er dagelijks 2,5 triljard (10^18) bytes aan data worden gegenereerd?
Met die enorme hoeveelheid data kunnen organisaties waardevolle inzichten krijgen over klanten en producten, wat leidt tot een concurrentievoordeel. De kunst is om die data efficiënt te analyseren en te verwerken. Hier komt teksteextractie om de hoek kijken en speelt het een cruciale rol bij het verwerken van gegevens.
Teksteextractie kan handmatig worden gedaan, waarbij medewerkers teksten doornemen en interpreteren. Het kan echter ook geheel automatisch uitgevoerd worden met behulp van teksteextractiesoftware en algoritmen.
Wat is het verschil tussen teksteextractie en tekstmining?
Teksteextractie wordt ingezet om specifieke stukjes informatie te vinden, terwijl tekstmining erop gericht is patronen te ontdekken in grote dataverzamelingen. Een voorbeeld van tekstmining is het herkennen van sentiment (positief, negatief, neutraal) in klantenfeedback.
Uitdagingen bij handmatige teksteextractie
Handmatige teksteextractie werkt wellicht bij één document met een vast format, maar zodra je data uit honderden PDF’s met verschillende opmaak moet halen, wordt handmatig werk zeer tijdrovend en inefficiënt.
Tijdrovend
Het doornemen en accuraat extraheren van tekst uit verschillende documenten kost veel tijd en moeite. Stel dat je een maaltijdbezorgbedrijf runt: elke ontvangen bestelbevestiging moet direct verwerkt worden zodat klantgegevens snel worden gedeeld met je team.
Foutgevoelig
Handmatige teksteextractie vergroot de kans op menselijke fouten, die gemakkelijk over het hoofd kunnen worden gezien. Verkeerde leveringen of foutieve gegevens kunnen het resultaat zijn.
Geautomatiseerde teksteextractie stelt bedrijven in staat om grote hoeveelheden data binnen enkele seconden te verwerken, vermindert handmatig werk en drukt de kosten.
Hoe werkt geautomatiseerde teksteextractie?
Teksteextractie is de eerste stap binnen het "Extract-load-transform (ETL)"-proces. Eerst wordt bepaald welke informatie er geëxtraheerd moet worden. Stel dat een document een factuur is; dan worden velden als "factuurnummer", "factuurdatum", "klantnaam" en tabelgegevens als "omschrijving", "hoeveelheid", "prijs per stuk", "korting" en "totaalprijs" afgebakend.
Nadat de gegevens zijn geïdentificeerd, maakt het teksteextractie-algoritme gebruik van technieken als natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning om de gewenste data uit het document te halen.
Het geautomatiseerde teksteextractieproces bestaat meestal uit deze stappen:
- Categoriseren van het documenttype (zoals factuur, bestelbevestiging of vrachtbrief)
- Identificeren van metavelden (bijvoorbeeld naam, nummer, datum, adres, prijs)
- Extractie van gegevens op basis van ingestelde criteria
Teksteextractietechnieken en methoden
Er zijn diverse teksteextractietechnieken waarmee informatie uit documenten wordt gehaald, bijvoorbeeld door gebruik van optical character recognition (OCR) en natuurlijke taalverwerking (NLP).
Hieronder lichten we de gebruikelijkste methoden toe.
Machine learning
Machine learning (ML) is uitermate geschikt om teksteextractie te automatiseren, omdat het kan leren van voorbeelden en deze kennis toepast op nieuwe documenten. Zodra je een ML-model hebt getraind met een dataset, kan het model informatie extraheren uit andere vergelijkbare documenten.
OCR
Met OCR worden afbeeldingen van tekst (zoals scans of screenshots) omgezet naar door machines leesbare tekst. OCR-software gebruikt patroonherkenning zodat tekst accuraat uit een afbeelding gehaald wordt.
NLP
Zogenaamde Natural Language Processing-algoritmen analyseren en begrijpen tekst op basis van context en betekenis. NLP-technieken worden vaak toegepast om gegevens te extraheren uit ongestructureerde tekst, zoals het achterhalen van namen of datums in documenten.
Reguliere expressies
Met reguliere expressies kun je op basis van patronen of regels specifieke stukjes tekst, zoals e-mailadressen of telefoonnummers, uit grotere lappen tekst filteren. Ze zijn ideaal om gestructureerde data uit tekstbestanden te halen.
Toepassingen van teksteextractie
Teksteextractie kent tal van toepassingen in uiteenlopende sectoren. Hieronder vind je een aantal praktijkvoorbeelden.
Vastgoed
Vastgoedmakelaars ontvangen dagelijks grote aantallen leads via vastgoedplatformen zoals Zillow en Trulia. Met automatische teksteextractie kunnen makelaars sneller potentiële deals oppakken.
Lees meer over het automatiseren van vastgoedprocessen.
Financieel & Juridisch
Teksteextractie maakt het mogelijk snel relevante informatie uit juridische of financiële documenten te halen, zoals contracten of balansoverzichten, wat analyse en besluitvorming versnelt.
Eten bestellen & bezorgen
Geautomatiseerde teksteextractie versnelt het bezorgproces doordat bestelgegevens direct worden uitgehaald en bijvoorbeeld naar gedeelde Google Sheets worden gestuurd.
Automatiseer je bestelproces voor eten en bouw je eigen DoorDash API.
E-commerce
Wanneer je een webshop runt met bijvoorbeeld Shopify of WooCommerce ontvang je alle orders digitaal. Automatische teksteextractie maakt het eenvoudig om processen te integreren, bijvoorbeeld via een workflow die Shopify en HubSpot CRM koppelt.
Parseur: Een krachtige teksteextractietool
Parseur is een geavanceerde teksteextractietool die automatisch tekst uit verschillende documenten haalt. Het onderscheidt zich door de krachtige AI-engine en de gebruiksvriendelijkheid voor zowel technische als niet-technische gebruikers.
Parseur maakt gebruik van AI, Zonale OCR en Dynamische OCR om snel en nauwkeurig tekst te extraheren. De tool is getraind om data te extraheren uit documenten zoals maaltijdbezorging, facturen en Google Alerts.
Met Parseur kun je bovendien eenvoudig honderden andere applicaties integreren met je geëxtraheerde data.
Teksteextractie biedt directe toegang tot actuele data
Nu Google per jaar meer dan 1,2 biljoen zoekopdrachten verwerkt, neemt de hoeveelheid digitale data exponentieel toe. Het accuraat extraheren van gegevens is essentieel om consumentengedrag te begrijpen en om beter onderbouwde, data-gedreven beslissingen te nemen.
Laatst bijgewerkt op
