LayoutLM – Datenextraktion aus PDF Dokumenten

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Die Automatisierung von Geschäftsdokumenten ist eine zentrale Herausforderung bei der Digitalstrategie von Großunternehmen, Versicherern, Banken und dem öffentlichen Sektor. PDFs bzw. Scans und E-Mails sind eines der am häufigsten verwendeten Dokumentenformate, um Informationen auszutauschen. Aber die Extraktion von Daten aus PDF oder E-Mail kann zeitaufwändig sein.

Konfuzio bietet mit seiner KI-gesteuerten Dokumentenverarbeitungsplattform eine innovativ lernende Lösung, die sich nicht nur durch die Verwendung von KI, sondern neuester Technologie vom Wettbewerb abgrenzt. Mit Konfuzio extrahieren Unternehmen und Softwareanbietern effizient Daten aus einer Vielzahl von Dokumenten, darunter PDFs, Bilder und weiteren Geschäftsdokumenten.

Effiziente Datenextraktion mit der KI-gesteuerten Dokumentenverarbeitungsplattform

Die Konfuzio-Plattform verfügt über ein robustes PDF-Konvertierungstool, das PDF-Dateien in andere Formate wie konvertiert, Dokumente automatisch trennt oder Informationen extrahiert. Dies erleichtert die Extraktion von Daten aus den Seiten des Dokuments. Außerdem kann die Konfuzio-Plattform Bilder und Tabellen aus PDFs extrahieren, so dass Sie schnell Datenpunkte aus bestimmten Seiten des Dokuments extrahieren können.

Darüber hinaus trägt die Konfuzio-Funktion zur Aufteilung von Dokumenten dazu bei, die Datenextraktion noch effizienter zu gestalten. Mit diesem Tool kann ein Dokument in mehrere kleinere Dateien aufgeteilt werden, die jeweils eine bestimmte Teilmenge an Daten enthalten. So können Sie beispielsweise eine große PDF-Datei in mehrere kleinere Dateien aufteilen, die jeweils Informationen zu einer bestimmten Kategorie oder einem bestimmten Abschnitt der Seiten des Dokuments enthalten. Diese Methode vereinfacht den Datenextraktionsprozess und macht ihn überschaubarer.

Die fortschrittlichen Textextraktionswerkzeuge von Konfuzio können Text aus verschiedenen Dokumentformaten extrahieren, darunter PDFs, Word-Dateien und Excel-Tabellen. Diese Werkzeuge können schnell und präzise große Textmengen aus den Seiten der Datei extrahieren und erleichtern so die Analyse und Nutzung der Daten. Darüber hinaus kann die Konfuzio-Plattform mit Hilfe ihrer NLP-Funktionen (Natural Language Processing) bestimmte Datentypen wie Namen, Adressen und Daten extrahieren.

Dokumente trennen und konvertieren

Darüber hinaus bietet die Plattform von Konfuzio eine Seitenauswahlfunktion, mit der der Benutzer bestimmte Seiten eines Dokuments für die Konvertierung auswählen kann. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn es sich um lange Dokumente handelt. Anstatt das gesamte Dokument zu konvertieren, können Sie bestimmte Seiten auswählen und diese in das gewünschte Format konvertieren. Diese Funktion spart Zeit und Ressourcen und liefert Ihnen gleichzeitig die erforderlichen Daten.

Der erste Schritt zur Extraktion von Daten aus Dokumenten besteht darin, sie in ein handlicheres Format zu konvertieren. PDFs sind eines der am häufigsten verwendeten Formate für Dokumente, aber die Extraktion von Daten aus ihnen kann eine Herausforderung sein. Die Konfuzio-Plattform bietet ein leistungsfähiges PDF-Konvertierungstool, das Informationen PDFs optisch und semantisch versteht, was die Datenextraktion erleichtert. Diese Funktion kann bei großen Dokumenten mit mehreren Seiten hilfreich sein.

Mit dem Konfuzio-Tool zum Aufteilen von Dokumenten können Sie ein Dokument in mehrere kleinere Dateien aufteilen, die jeweils eine bestimmte Teilmenge von Daten enthalten. Diese Funktion vereinfacht die Datenextraktion aus Stapelscans und macht sie übersichtlicher. So können Sie beispielsweise ein großes PDF-Dokument in mehrere kleinere Dateien aufteilen, die jeweils Daten zu einer bestimmten Kategorie oder einem bestimmten Abschnitt enthalten. Auf diese Weise lässt sich die Datenextraktion vereinfachen und besser handhaben.

KI basiertes Extrahieren durch semantisches Verständnis

Die Plattform von Konfuzio bietet auch fortschrittliche Textextraktionswerkzeuge, die Text aus verschiedenen Dokumentenformaten extrahieren können, darunter PDFs, Word-Dateien und Excel-Tabellen. Mit diesen Werkzeugen lassen sich schnell und effizient große Textmengen aus Dokumenten extrahieren, was die Analyse und Nutzung der Daten erleichtert. Darüber hinaus kann die Konfuzio-Plattform mit Hilfe ihrer NLP-Funktionen (Natural Language Processing) bestimmte Datentypen wie Namen, Adressen und Daten extrahieren.

LayoutLM ist ein leistungsstarkes Modell für maschinelles Lernen, das bei der Extraktion von Daten aus PDF-Dokumenten helfen kann. Dieses Modell wurde speziell entwickelt, um das Layout und die Struktur von Dokumenten, einschließlich PDFs, zu verstehen und kann Daten genau und effizient extrahieren.

PDF Extraction

Eine der wichtigsten Funktionen von LayoutLM ist die Fähigkeit, verschiedene Arten von Dokumentelementen wie Überschriften, Absätze und Tabellen zu identifizieren und zu erkennen. Dadurch ist es möglich, Daten aus bestimmten Bereichen eines PDF-Dokuments zu extrahieren, z. B. aus einer Tabelle oder einem bestimmten Textabschnitt.

Darüber hinaus kann LayoutLM verschiedene Textstile und Schriftarten erkennen, was die Extraktion von Daten aus Dokumenten mit unterschiedlichen Schriftarten und -größen erleichtert. Diese Funktion ist besonders nützlich beim Umgang mit PDF-Dokumenten mit unterschiedlichen Layouts und Formatierungen.

LayoutLM bietet auch fortschrittliche Bilderkennungsfunktionen, die es ermöglichen, Daten aus Bildern in einem PDF-Dokument zu extrahieren. Wenn ein PDF-Dokument beispielsweise ein Diagramm oder eine Grafik enthält, kann LayoutLM die Datenpunkte extrahieren und in einem strukturierten Format darstellen.

Darüber hinaus basiert LayoutLM auf einem vortrainierten Sprachmodell, was bedeutet, dass es lernen und sich an verschiedene Sprachen und Schreibstile anpassen kann. Dadurch ist es möglich, Daten aus Dokumenten zu extrahieren, die in verschiedenen Sprachen geschrieben sind, einschließlich komplexer Schriften wie Chinesisch, Arabisch und Hebräisch.

LayoutLM ist für Python Entwickler besonders spannend, da eigene Dokumente in Konfuzio annotiert werden können und durch diese Daten besonders angepasste Modelle trainiert oder adjustiert werden können. Neben dem kleinen Datensatz FUNSD zeigt einer unserer Artikel wie man mit Konfuzio einen 5-Mal so großen Datensatz einfach aufbereitet: Siehe FUNSD+.

Eine gute Übersicht der Literatur und Implementierung in Python bietet folgendes Video:

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Die Fähigkeiten von LayoutLM machen es zu einem wertvollen Werkzeug für die Datenextraktion aus PDF-Dokumenten. Durch die Nutzung seiner fortschrittlichen Funktionen ist es möglich, Daten schnell und präzise aus verschiedenen Arten von PDF-Dokumenten zu extrahieren. LayoutLM kann in Verbindung mit anderen Werkzeugen und Software verwendet werden, um den Datenextraktionsprozess zu rationalisieren und zu vereinfachen.

Entwicklung eigener PDF Extraktion in Python

Um das KonfuzioPython SDK zum Aufbau eigener PDF-Extraktionspipelines zu verwenden, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

  1. Installieren Sie das Paket konfuzio_sdk mit pip:
!pip install konfuzio-sdk
  1. Importieren Sie die erforderlichen Pakete:
import os
import sys
import konfuzio_sdk
from konfuzio_sdk.data import Project
from konfuzio_sdk.trainer.information_extraction import RFExtractionAI
from konfuzio_sdk.tokenizer.regex import WhitespaceTokenizer
from konfuzio_sdk.api import upload_ai_model
  1. Initialisieren Sie das Konfuzio-Projekt:
from tests.variables import OFFLINE_PROJECT, TEST_DOCUMENT_ID
project = Project(id_=None, project_folder=OFFLINE_PROJECT)
  1. Legen Sie die zu bearbeitende Kategorie fest:
category = project.get_category_by_id(63)
  1. Initialisieren Sie die Trainingspipeline, in diesem Fall verwenden wir die Klasse RFExtractionAI:
pipeline = RFExtractionAI(use_separate_labels=True)
pipeline.category = category
  1. Legen Sie das Pipeline-Attribut test_documents fest, das später für die Auswertung des Modells verwendet werden soll:
pipeline.test_documents = category.test_documents()
  1. Alle Dokumente der Kategorie abrufen:
documents = category.documents()
  1. Trainieren Sie das Modell anhand der Dokumente und der Pipeline:
pipeline.fit(documents)
  1. Extrahieren von Informationen aus einer neuen PDF-Datei oder verarbeiten Sie Dokumente, die auf den Konfuzio Server hochgeladen wurden.
text = "..."
document = category.create_document(text, filename="test.pdf")
pipeline.process_document(document)
annotations = document.annotations()

Das Konfuzio Python SDK ermöglicht es Ihnen auch, Ihre trainierten Modelle auf die Konfuzio-Plattform hochzuladen, indem Sie die upload_ai_model Funktion aufrufen.

Extraktion von Daten – Fazit

Schließlich bietet die Plattform von Konfuzio fortschrittliche Werkzeuge zur Bildextraktion. Diese Werkzeuge können Bilder aus verschiedenen Dokumentenformaten extrahieren, darunter PDFs, Word-Dateien und Excel-Tabellen. Durch die Extraktion von Bildern aus den Seiten der Datei können Sie wertvolle Erkenntnisse aus Diagrammen, Tabellen und anderen Arten von visuellen Daten gewinnen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die KI-gestützte Dokumentenverarbeitungsplattform von Konfuzio verschiedene Funktionen bietet, die dabei helfen, Daten aus Dateien und Seiten schnell und effizient zu extrahieren. PDF-Konvertierungstools, Software zum Aufteilen von Dokumenten, Werkzeuge zur Textextraktion, Funktionen zur Seitenauswahl und Werkzeuge zur Bildextraktion sind nur einige der Funktionen, die Konfuzio anbietet, um den Datenextraktionsprozess zu vereinfachen und zu rationalisieren. Mit der Plattform von Konfuzio können Sie Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Dateien und Seiten gewinnen.

pdf extraction layout lm demo
lets work together
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