Ekstrakcja tekstu oznacza wydobywanie tekstu z dokumentów, obrazów lub zeskanowanych plików PDF. Odgrywa kluczową rolę w analizie danych i służy do uzyskiwania wartościowych informacji z dużych ilości tekstu.
W tym artykule wyjaśniamy, jak działa ekstrakcja tekstu, jakie istnieją techniki ekstrakcji oraz jakie są jej główne zastosowania.
Czym jest ekstrakcja tekstu?
Czy wiesz, że każdego dnia generujemy 2,5 tryliona (10^18) bajtów danych?
Tak ogromna ilość danych pozwala firmom na lepsze poznanie klientów i produktów, zapewniając im przewagę na rynku. Jednak kluczowa staje się umiejętność skutecznego ich analizowania i przetwarzania bez błędów. Tu właśnie ekstrakcja tekstu przejmuje główną rolę w przetwarzaniu informacji.
Ekstrakcję tekstu można realizować ręcznie, poprzez pracowników analizujących i interpretujących dokumenty, jak i automatycznie z wykorzystaniem różnych narzędzi do ekstrakcji tekstu.
Jaka jest różnica między ekstrakcją tekstu a eksploracją tekstu?
Ekstrakcja tekstu polega na uzyskaniu konkretnych informacji, natomiast eksploracja tekstu (text mining) skupia się na odkrywaniu wzorców lub trendów w dużych zbiorach danych. Przykładem eksploracji tekstu może być analiza nastrojów użytkowników (pozytywnych, negatywnych, neutralnych) w komentarzach.
Wyzwania ręcznej ekstrakcji tekstu
Ręczna ekstrakcja tekstu sprawdza się, gdy masz jeden lub kilka dokumentów o podobnym formacie. Jeśli jednak pojawiają się setki plików PDF o różnych układach, ręczna praca staje się nieefektywna.
Czasochłonność
Przeanalizowanie dużej liczby dokumentów i prawidłowe wydobycie tekstu jest czasochłonne. Na przykład w firmach z branży delivery liczy się każda sekunda — dane z potwierdzenia zamówienia muszą być niezwłocznie pobrane i przekazane dalej.
Podatność na błędy
Ręczna ekstrakcja tekstu wiąże się z większym ryzykiem błędów ludzkich, które mogą zostać przeoczone. Przykładowo, błędne dane klienta mogą doprowadzić do wysłania zamówienia pod zły adres.
Dzięki automatyzacji ekstrakcji tekstu, możliwe jest pozyskiwanie dużych ilości danych w ciągu kilku sekund, co minimalizuje udział pracy manualnej i redukuje koszty.
Jak działa automatyczna ekstrakcja tekstu?
Ekstrakcja tekstu jest pierwszym etapem procesu "Extract-load-transform (ETL)". Najpierw należy zidentyfikować fragmenty danych, które chcesz wyodrębnić. Jeśli dokumentem jest faktura, identyfikowane będą pola takie jak "numer faktury", "data", "nazwa klienta" oraz pozycje tabelaryczne ("opis", "ilość", "cena jednostkowa", "rabat", "cena całkowita").
Po ustaleniu, jakie dane mają być wydobywane, algorytm ekstrakcji tekstu wykorzystuje techniki takie jak przetwarzanie języka naturalnego czy uczenie maszynowe do pozyskania informacji.
Proces ekstrakcji tekstu można przedstawić w krokach:
- Dokument jest kategoryzowany (np. faktura, potwierdzenie zamówienia, dokument przewozowy).
- Identyfikowane są kluczowe pola (np. imię i nazwisko, numer, data, adres, cena).
- Dane są wyodrębniane zgodnie z przyjętymi wymaganiami.
Techniki i metody ekstrakcji tekstu
Istnieje wiele metod ekstrakcji tekstu do pozyskiwania informacji z różnego typu plików, takich jak optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
Omówmy je poniżej.
Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (ML) sprawdza się doskonale, ponieważ uczy się na bazie przykładów i potrafi uogólniać wnioski do nowych dokumentów. Wystarczy przeszkolić model ML na określonym zestawie plików, aby potem wykorzystywać go do wydobywania informacji z innych dokumentów w organizacji.
OCR
OCR umożliwia konwertowanie obrazów tekstu (np. zeskanowanych dokumentów lub zdjęć ekranów) na tekst możliwy do analizy przez komputer. Oprogramowanie OCR używa algorytmów rozpoznawania wzorców, aby zidentyfikować i wydobyć znaki z obrazu.
NLP
NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego, stosuje algorytmy umożliwiające analizę i interpretację znaczenia oraz kontekstu tekstu. Dzięki NLP możliwa jest ekstrakcja informacji z nieustrukturyzowanych danych — na przykład wydobywanie imion czy dat z treści dokumentów.
Wyrażenia regularne
Wyrażenia regularne to zbiór reguł lub wzorców do identyfikowania i wyodrębniania konkretnych fragmentów tekstu w większej całości. Są często stosowane do pozyskiwania danych takich jak adresy e-mail czy numery telefonów.
Zastosowania ekstrakcji tekstu
Ekstrakcja tekstu znajduje zastosowanie w wielu branżach i dziedzinach. Oto najpopularniejsze przykłady:
Nieruchomości
Specjaliści ds. nieruchomości codziennie otrzymują setki leadów z różnych platform branżowych, takich jak Zillow czy Trulia. Automatyczne wydobywanie danych pozwala im szybciej zamykać transakcje.
Przeczytaj więcej o automatyzacji procesów w nieruchomościach
Finanse & Prawo
Ekstrakcja tekstu umożliwia pozyskiwanie konkretnych informacji z dokumentów prawnych lub finansowych, takich jak umowy czy raporty finansowe, ułatwiając analizę i podejmowanie decyzji.
Zamawianie i dostawa jedzenia
Automatyczna ekstrakcja tekstu przyspiesza proces dostawy — dane są wydobywane w czasie rzeczywistym i mogą być automatycznie przesyłane, np. do Arkuszy Google.
Zautomatyzuj proces zamawiania jedzenia i przygotuj własne DoorDash API
E-commerce
Prowadząc sklep online na Shopify lub WooCommerce, zamówienia otrzymujesz w wersji cyfrowej. Automatyczna ekstrakcja tekstu pozwala zbudować automatyczny workflow pomiędzy Shopify a HubSpot CRM, usprawniając zarządzanie zamówieniami.
Parseur: Potężne narzędzie do ekstrakcji tekstu
Parseur to zaawansowane oprogramowanie do ekstrakcji tekstu, które automatycznie pozyskuje dane z różnego typu dokumentów. Wyróżnia je nowoczesny silnik AI oraz intuicyjna obsługa, także dla osób nietechnicznych.
Parseur wykorzystuje AI, Strefowy OCR oraz Dynamiczny OCR do wydobywania tekstu i przetwarzania danych w ciągu kilku sekund. Technologia AI została przeszkolona pod kątem ekstrakcji danych z różnych przypadków użycia, np. dostawy jedzenia, fakturowania czy powiadomień Google Alerts.
Dzięki Parseur możesz także zintegrować setki innych aplikacji z wydobytymi danymi.
Ekstrakcja tekstu umożliwia dostęp do danych w czasie rzeczywistym
Ponieważ Google obsługuje ponad 1,2 biliona wyszukiwań rocznie, ilość danych stale rośnie i ewoluuje. Dostarczanie precyzyjnych informacji jest kluczowe, aby lepiej zrozumieć zachowania klientów i podejmować trafne decyzje biznesowe.
Ostatnia aktualizacja
