Textextraktion innebär att utvinna text från dokument, bilder eller inskannade PDF-filer. Det är en viktig del av dataanalysprocessen och används för att ta fram insikter ur stora mängder textdata.
I den här artikeln går vi igenom hur textextraktion fungerar, vilka tekniker som finns för textextraktion och några vanliga användningsområden.
Vad är textextrakt?
Visste du att det skapas 2,5 kvintiljoner (10^18) byte data varje dag?
Med så stor mängd data kan företag få insikter om sina kunder och produkter, vilket ger ett försprång gentemot konkurrenterna. Men för att lyckas krävs det att man analyserar och behandlar informationen effektivt och utan fel. Här spelar textextraktion en avgörande roll i arbetet med att bearbeta data.
Textextraktion kan utföras manuellt, genom att någon granskar och tolkar texten, eller automatiskt med hjälp av olika textextraktorer.
Vad är skillnaden mellan textextraktion och textmining?
Textextraktion handlar om att hämta ut specifik information, medan textmining syftar till att hitta mönster i stora textmängder. Ett exempel på textmining är att analysera känslor (positivt, negativt, neutralt) i kommentarsfält eller recensioner.
Utmaningar med manuell textextraktion
Manuell textextraktion fungerar bra om du bara har ett enstaka dokument med ett och samma format. Men om du behöver ta ut information från hundratals PDF-filer med olika layouter, kan manuell extraktion snabbt bli överväldigande.
Tidskrävande
Att bläddra igenom många dokument och noggrant extrahera all text tar mycket tid. Om du till exempel driver ett företag inom matleveranser är snabbhet avgörande – direkt när en orderbekräftelse kommer in måste kundens uppgifter blixtsnabbt extraheras och delas med teamet.
Felsäkerhet
Manuell textextraktion är dessutom mycket känslig för mänskliga fel som lätt passerar obemärkt. Föreställ dig att en kund får fel matorder levererad; det kan skada hela upplevelsen.
Med automatisk textextraktion kan företag nu hämta stora mängder data på bara några sekunder, vilket drastiskt minskar manuellt arbete och sparar resurser.
Hur fungerar automatiserad textextraktion?
Textextraktion är ofta det första steget i "Extract-load-transform (ETL)"-processen. Processen inleds med att identifiera vilken data som ska utvinnas. Om dokumentet till exempel är en faktura, kan datafält som "fakturanummer", "fakturadatum", "kundnamn" och tabellfält som "beskrivning", "antal", "pris", "rabatt" och "totalbelopp" behöva extraheras.
När dessa datapunkter är identifierade använder textextraktionsalgoritmer olika tekniker, som naturlig språkbehandling (NLP) och maskininlärning, för att extrahera informationen.
Processen för textextraktion kan sammanfattas i dessa steg:
- Dokumentet kategoriseras (t.ex. faktura, orderbekräftelse eller fraktsedel (BoL))
- Metafält identifieras, såsom namn, siffror, datum, adresser och priser.
- Data extraheras enligt fastställda krav.
Tekniker och metoder för textextraktion
Det finns flera tekniker för textextraktion som används för att hämta data ur textdokument, till exempel optisk teckenigenkänning (OCR) och naturlig språkbehandling (NLP).
Här är en översikt av de vanligaste metoderna:
Maskininlärning
Maskininlärning passar utmärkt då den lär sig av exempel och sedan kan generalisera kunskapen till andra dokument. När du tränat en maskininlärningsmodell på en viss typ av dokument kan den självständigt extrahera information från liknande dokument i framtiden.
OCR
Optisk teckenigenkänning omvandlar bilder av text (till exempel inskannade dokument eller fotografier av text) till läsbar, digital text. OCR-programvara använder mönsterigenkänning för att identifiera och ta ut text från bilder.
NLP
NLP analyserar och tolkar textens betydelse och kontext automatiskt. Tekniken används bland annat för att extrahera specifik information från ostrukturerad text, som namn eller datum i ett kontrakt.
Reguljära uttryck
Reguljära uttryck bygger på att skapa mönster eller regler som används för att identifiera och extrahera specifika delar av text ur en större textmassa. De används ofta för att till exempel hitta e-postadresser eller telefonnummer i dokument.
Användningsområden för textextraktion
Textextraktion används inom en rad olika branscher och områden. Här är några av de vanligaste användningsområdena:
Fastighetsbranschen
Fastighetsmäklare får dagligen in hundratals leads från olika fastighetsplattformar som Zillow, Trulia eller andra tredjepartsplattformar. Med automatisk textextraktion kan man stänga affärer snabbare och effektivisera processen.
Läs mer om automatisering av fastighetsprocesser
Finans & Juridik
Textextraktion används för att extrahera specifik information från juridiska och finansiella dokument såsom kontrakt, rapporter och bokslut för att förenkla analys och beslutsfattande.
Matbeställning & leverans
Med automatiserad textextraktion kan matleveranser skötas snabbare eftersom data extraheras och skickas vidare till t.ex. Google Sheets eller annat system automatiskt.
Automatisera din matbeställningsprocess och skapa din egen DoorDash API-lösning
E-handel
Om du driver e-handel på Shopify eller WooCommerce innebär det att du får alla beställningar digitalt. Med automatiserad textextraktion kan du skapa ett arbetsflöde mellan till exempel Shopify och HubSpot CRM och effektivisera orderhanteringen.
Parseur: Ett kraftfullt verktyg för textextraktion
Parseur är en programvara för textextraktion som automatiskt tar ut text från olika typer av dokument. Det som utmärker Parseur är dess kraftfulla AI-motor och att tjänsten är enkel att använda även för användare utan teknisk erfarenhet.
Parseur använder bland annat AI, Zonal OCR och Dynamisk OCR för att snabbt och effektivt extrahera information inom några sekunder. Verktyget är tränat för många olika användningsområden – från matleveranser och fakturahantering till hantering av Google Alerts.
Med Parseur-appen kan du även integrera med hundratals andra applikationer och automatisera vidarebearbetning av din extraherade data.
Textextraktion ger realtidsdata för bättre affärsbeslut
Google hanterar över 1,2 biljoner sökningar varje år, vilket gör att mängden data hela tiden förändras och växer. Att extrahera rätt data är avgörande för att förstå kundbeteende och kunna fatta bättre, datadrivna beslut.
Senast uppdaterad