A extração de texto refere-se ao processo de extrair texto de documentos, imagens ou PDFs digitalizados. É uma parte essencial do processo de análise de dados, permitindo obter insights a partir de grandes volumes de dados textuais.
Neste artigo, exploraremos o funcionamento da extração de texto, as diversas técnicas disponíveis e alguns casos de uso práticos.
O que é extrato de texto?
Você sabia que 2,5 quintilhões (10^18) de bytes de dados são gerados diariamente?
Com este volume de dados, as empresas podem obter insights valiosos sobre seus clientes e produtos, conquistando uma vantagem competitiva. A chave para o sucesso reside na análise e processamento eficazes desses dados, com o mínimo de erros possível. É aqui que a extração de texto desempenha um papel crucial no processamento de dados.
A extração de texto pode ser realizada manualmente, por funcionários que revisam e interpretam o texto, ou automaticamente, utilizando extratores de texto específicos.
Qual é a diferença entre extração de texto e mineração de texto?
A extração de texto visa recuperar informações específicas, enquanto a mineração de texto busca identificar padrões em grandes conjuntos de dados. Um exemplo de mineração de texto é a análise de sentimentos (positivos, negativos, neutros) em comentários de clientes.
Desafios da extração manual de texto
A extração manual de texto é eficiente para documentos isolados com formato consistente. No entanto, ao lidar com centenas de PDFs com layouts variados, a extração manual torna-se um desafio.
Demorado
Analisar diferentes documentos e extrair texto corretamente demanda tempo. Por exemplo, em uma empresa de delivery de alimentos, a agilidade é fundamental. Assim que um pedido é confirmado, os dados do cliente devem ser extraídos e compartilhados com a equipe de forma rápida.
Propenso a erros
A extração manual de texto está sujeita a erros humanos, que podem passar despercebidos. Imagine pedidos de comida entregues incorretamente devido a erros na extração de dados.
Graças à automação da extração de texto, as empresas podem extrair grandes volumes de dados em segundos, reduzindo o trabalho manual e os custos operacionais.
Como funciona a extração automatizada de texto?
A extração de texto é a primeira etapa do processo "Extrair-Transformar-Carregar (ETL)". Inicialmente, identificam-se os dados a serem extraídos. Por exemplo, em uma fatura, os campos relevantes seriam "número da fatura", "data da fatura", "nome do cliente" e os "itens da tabela (descrição, quantidade, preço unitário, desconto, preço total)".
Após a identificação dos dados, o algoritmo de extração de texto utiliza técnicas como Processamento de Linguagem Natural (PNL) e Machine Learning para extrair as informações.
O processo de extração de texto pode ser resumido nas seguintes etapas:
- Classificação do documento (ex: fatura, pedido, conhecimento de embarque).
- Identificação dos metadados (ex: nome completo, número, data, endereço, preço).
- Extração dos dados conforme os requisitos específicos.
Técnicas e métodos de extração de texto
Existem diversas técnicas para extrair dados de documentos, como Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) e Processamento de Linguagem Natural (PNL).
Vamos analisar esses métodos em detalhes:
Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
O aprendizado de máquina é ideal para extração de texto, pois aprende com exemplos e generaliza esse conhecimento para novos documentos. Após treinar um modelo com um conjunto de documentos, é possível utilizá-lo para extrair informações de qualquer documento similar.
OCR
O OCR converte imagens de texto (como documentos digitalizados) em texto legível por máquina. Softwares de OCR utilizam algoritmos de reconhecimento de padrões para identificar e extrair o texto da imagem.
PNL
O PNL utiliza algoritmos para analisar e compreender o significado e contexto do texto. Técnicas de PNL extraem informações de texto não estruturado, como nomes ou datas em um documento.
Expressões Regulares
As expressões regulares utilizam regras e padrões para identificar e extrair partes específicas do texto. São frequentemente usadas para extrair dados específicos, como endereços de e-mail ou números de telefone.
Aplicações de extração de texto
A extração de texto possui diversas aplicações em vários setores:
Mercado Imobiliário
Corretores de imóveis recebem diariamente centenas de leads de diferentes plataformas imobiliárias, como Zillow, Trulia e outras. A extração automática de texto agiliza o fechamento de negócios.
Saiba mais sobre automatização de processos imobiliários.
Financeiro e Jurídico
A extração de texto extrai informações específicas de documentos jurídicos e financeiros, como contratos e demonstrações financeiras, facilitando a análise e a tomada de decisões.
Pedidos e Entrega de Comida
A extração automatizada de texto acelera o processo de delivery, extraindo dados rapidamente e enviando-os automaticamente para planilhas compartilhadas, como o Google Sheets.
Automatize seu processo de pedidos de comida e crie sua API DoorDash.
E-commerce
Gerenciar uma loja online na Shopify ou WooCommerce implica receber pedidos digitalmente. A extração automatizada de texto permite criar fluxos de trabalho entre plataformas, como Shopify e HubSpot CRM.
Parseur: Uma ferramenta poderosa de extração de texto
Parseur é um software de extração de texto que automatiza a extração de dados de diversos documentos. Seu diferencial está no poderoso mecanismo de IA, acessível mesmo para usuários sem conhecimento técnico.
O Parseur utiliza IA, OCR Zonal e OCR Dinâmico para extrair e processar texto de forma eficiente em segundos. A IA é treinada para extrair dados de diferentes casos de uso, como delivery de comida, faturamento e Alertas do Google.
Com o Parseur, você pode integrar centenas de aplicativos com seus dados extraídos.
A extração de texto ajuda a obter dados em tempo real
Com o Google processando mais de 1,2 trilhão de buscas anualmente, o volume de dados continua crescendo e mudando. A extração precisa de dados é crucial para compreender o comportamento do consumidor e tomar decisões mais informadas.
Última atualização em
