Automatischer Regex Generator vs. Names Entity Recognition?

Die Verarbeitung und Analyse von großen Mengen an Textdaten ist eine Herausforderung für Unternehmen, bei der der Regex Generator helfen kann.

Um effektive und genaue Ergebnisse zu erzielen, müssen die Modelle für die Named Entity Recognition (NER) an den jeweiligen Geschäftskontext angepasst werden. Hierfür sind jedoch umfangreiche Trainingsdaten erforderlich. Fehler in den Trainingsdaten können schwerwiegende Konsequenzen haben und die Ergebnisse beeinträchtigen.

In diesem Artikel zeigen wir Python-EntwicklerInnen, wie sie das Konfuzio SDK verwenden können, um Trainingsdaten mit Hilfe des Python Regex Generators zu erstellen und ihre Dokumente effektiver zu digitalisieren.

Einführung

Vielleicht haben Sie schon von Regex gehört, wissen aber nicht genau, wie man es anwendet oder was es ist. Oder Sie haben bereits einige Online-Tools ausprobiert, um Ihre Regex-Ausdrücke zu generieren, aber nicht die gewünschten Ergebnisse erzielt.

Dann sind Sie hier genau richtig! In diesem Beitrag werden wir Ihnen zeigen, wie Sie mit einem Regex Generator effektiver und effizienter arbeiten können. Wir werden Ihnen nicht nur erklären, was Regex ist und wie es funktioniert, sondern auch, welche Vorteile ein benutzerdefinierter Regex Generator hat und warum es sich lohnt, sich die Zeit zu nehmen, um einen eigenen Regex Generator zu erstellen.

Viele Online-Tools bieten kostenlose Regex-Generatoren an, die zwar schnell und einfach zu verwenden sind, aber oft nicht die gewünschten Ergebnisse liefern. Mit einem benutzerdefinierten Regex Generator können Sie Ihre eigenen Regeln festlegen und auf Ihre spezifischen Anforderungen anpassen, um so präzise und genaue Ergebnisse zu erzielen.

Wir werden Ihnen auch zeigen, wie Sie mit dem Konfuzio SDK Ihren eigenen Regex Generator erstellen und anwenden können. So können Sie Ihre Texte besser verstehen und in Ihrem Arbeitsalltag effektiver arbeiten.

Also, bevor Sie sich auf die Suche nach einem kostenlosen Online-Regex-Generator machen, sollten Sie unbedingt diesen Blogbeitrag lesen und lernen, wie Sie Ihren eigenen benutzerdefinierten Regex-Generator erstellen können, der Ihnen genau das liefert, was Sie brauchen!

Was ist ein Regex Generator?

Ein Regex Generator ist eine Codebibliothek, die in der Lage ist, strukturierte Informationen aus einem Text zu extrahieren.

Dabei wird der Python Regex Generator häufig für die Named Entity Recognition eingesetzt, die als Teil des Bereichs Document Understanding gilt. Entitäten wie Namen, Adressen oder Beträgen werden jedoch nur dann erkannt, wenn Sie den Generator entsprechend konfigurieren und trainieren.

Anwendungsbeispiele für Unternehmen

Der Python Regex Generator ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Dokumente zu digitalisieren und effektiv auszuwerten. Hier sind einige Anwendungsbeispiele:

  • Lohnabrechnungen: Unternehmen können den Python Regex Generator nutzen, um die verschiedenen Faktoren in Lohnabrechnungen auszuwerten, wie z.B. den Auszahlungsbetrag, die Sozialversicherungsnummer oder die Steuerklasse.
  • Verdienstbescheinigungen: Durch das Auslesen von Daten wie dem Brutto- und Nettogehalt, dem Arbeitsbeginn und -ende oder der Anzahl der Überstunden können Unternehmen die Verdienstbescheinigungen ihrer Mitarbeiter automatisch digitalisieren und auswerten.
  • Steuerabrechnungen: Der Python Regex Generator kann Unternehmen dabei helfen, wichtige Daten aus Steuerabrechnungen wie z.B. den Steuersätzen oder den Beträgen für Steuerrückzahlungen zu extrahieren.
  • Personalausweise und Führerscheine: Unternehmen können den Python Regex Generator nutzen, um Daten aus Personalausweisen und Führerscheinen zu extrahieren, wie z.B. den Namen, das Geburtsdatum oder die Führerscheinklasse.

Wie funktioniert der Regex Generator?

Um den Regex Generator zu verwenden, müssen zunächst verschiedene Labels definiert werden. Diese Labels sind darauf programmiert, bestimmte Positionen im Dokument auszulesen und zu extrahieren.

Zum Beispiel kann ein Label für die Extraktion von Geldbeträgen auf einer Rechnung folgende Regel enthalten: Leerzeichen vor dem Label, gefolgt von Zahlen, die Sie durch ein Komma trennen.

Für jede Information, die aus einem Dokument extrahiert werden soll, muss ein Label anhand eines Codes definiert werden. Wenn mehrere Regexes nebeneinander in einem Dokument laufen, können alle relevanten Daten aus dem Dokument extrahiert werden.

Kostenlose Alternativen für Regex Generator

Es gibt verschiedene kostenlose Regex-Generatoren, die für einfache Extraktionsaufgaben verwendet werden können. Hier sind fünf solcher Generatoren:

  1. RegExr: RegExr ist ein kostenloser Online-Regex-Generator, der eine Vielzahl von Funktionen bietet. Sie können Ihre Regex-Expression schrittweise erstellen und dabei live prüfen, ob die RegEx auf den Text angewendet wird. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv und bietet eine Vielzahl von Funktionen zur Fehlerbehebung.
  2. RegExLib: RegExLib ist eine Online-Community für RegEx-Entwickler. Sie können auf eine große Bibliothek von RegEx-Ausdrücken zugreifen und diese für Ihre eigenen Extraktionsaufgaben anpassen. RegExLib bietet auch ein Forum für die Diskussion von RegEx-Themen.
  3. Regex101: Regex101 ist ein kostenloser Online-Regex-Generator, der eine einfache Schnittstelle für die Erstellung von RegEx-Ausdrücken bietet. Sie können Ihre RegEx-Ausdrücke schrittweise erstellen und dabei live prüfen, ob die RegEx auf den Text angewendet wird. Regex101 bietet auch eine Bibliothek von Beispielen für RegEx-Ausdrücke.
  4. RexEgg: RexEgg ist ein Online-Regex-Generator, der eine umfangreiche Bibliothek von RegEx-Ausdrücken bietet. Die Bibliothek enthält Ausdrücke für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich E-Mail-Adressen, URLs und IP-Adressen. RexEgg bietet auch eine Reihe von Tools und Ressourcen für die Arbeit mit RegEx-Ausdrücken.
  5. RegexBuddy: RegexBuddy ist eine kostenpflichtige RegEx-Entwicklungsplattform, die eine umfassende Suite von Tools zur Erstellung und Bearbeitung von RegEx-Ausdrücken bietet. Sie können Ihre RegEx-Ausdrücke schrittweise erstellen und dabei live prüfen, ob die RegEx auf den Text angewendet wird. RegexBuddy bietet auch eine Bibliothek von RegEx-Ausdrücken und eine Vielzahl von Funktionen zur Fehlerbehebung.

Obwohl diese kostenlosen Regex-Generatoren nützlich sein können, haben sie auch einige Nachteile gegenüber dem Konfuzio SDK.

Zum Beispiel bieten sie möglicherweise nicht die gleiche Tiefe an Funktionen und Tools wie das Konfuzio SDK. Sie können auch nicht so benutzerfreundlich sein und erfordern möglicherweise mehr Fachkenntnisse, um effektiv genutzt zu werden.

Außerdem bieten sie möglicherweise nicht die gleiche Zuverlässigkeit und Genauigkeit bei der Extraktion von Informationen wie das Konfuzio SDK, das wir speziell für Geschäftsanwendungen entwickelt haben.

Konfuzio SDK

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Das Konfuzio SDK ist eine umfangreiche Plattform, die eine einfache und intuitive Möglichkeit bietet, Trainingsdaten für NER-Modelle zu erstellen. Mit Hilfe des SDK können Python-Entwickler mühelos benutzerdefinierte Labels für ihre Dokumente definieren und den Python Regex Generator nutzen, um die relevanten Informationen automatisch auszulesen.

Um das Konfuzio SDK nutzen zu können, müssen Sie zunächst alle relevanten Labels anhand von Trainingsdokumenten testen. Dabei lernt die AI durch die Bereitstellung von Informationen und kann selbstständig arbeiten. Falls Fehler auftreten oder Positionen nicht korrekt ausgelesen wurden, können Entwickler die AI manuell trainieren, um die Korrektheit zu gewährleisten.

Das Konfuzio SDK bietet auch eine Benutzeroberfläche für die Erstellung und Verwaltung von Labels. Dabei können Entwickler die AI auf das Erkennen jeder möglichen Position trainieren, indem sie verschiedene Labels wie Vorname, Nachname, Nettoverdienst, Steuerklasse, Menge, Total, Sozialversicherung und mehr definieren.

Automatischer Python Regex Generator

So verwenden Sie den Python Regex Generator mit dem Konfuzio SDK:

  1. Importieren Sie das Konfuzio SDK-Paket und rufen Sie das Projekt ab:
from konfuzio_sdk.data import Project
my_project = Project(id_=YOUR_PROJECT_ID)
  1. Holen Sie sich die Kategorie, in der Sie das Label trainieren möchten:
category = my_project.get_category_by_id(id_=YOUR_CATEGORY_ID)
  1. Erstellen Sie einen RegexTokenizer mit den passenden Regeln für das Label:
from konfuzio_sdk.tokenizer.regex import RegexTokenizer
label = my_project.get_label_by_name("Lohnart")
for regex in label.find_regex(category=category):
    regex_tokenizer = RegexTokenizer(regex=regex)
  1. Erstellen Sie einen ListTokenizer, um alle RegexTokenizer-Objekte zusammenzufassen:
from konfuzio_sdk.tokenizer.base import ListTokenizer
tokenizer = ListTokenizer(tokenizers=[regex_tokenizer])
  1. Verwenden Sie den Tokenizer, um eine Annotation für jedes übereinstimmende Element in einem Dokument zu erstellen:
document = my_project.get_document_by_id(YOUR_DOCUMENT_ID)
tokenizer.tokenize(document)

Durch das Training eines benutzerdefinierten Regex-Tokenizer können Unternehmen den Python Regex Generator an ihren spezifischen Geschäftskontext anpassen und die Effektivität ihrer Dokumentenverarbeitung erhöhen. Probieren Sie es selbst aus und erfahren Sie, wie einfach es ist, benutzerdefinierte Regex-Ausdrücke zu definieren und Trainingsdaten zu erstellen.

Low Code und No-Code Regex Generator

Der Konfuzio SDK Regex Generator ist jetzt auch auf dem Konfuzio Server verfügbar! Das bedeutet, dass Sie nun Regex-Regeln erstellen können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Diese Funktion ist besonders nützlich für diejenigen, die Low-Code- oder No-Code-Anwendungen entwickeln.

Regex Generator Abrechnung

Die Konfuzio-Plattform bietet Ihnen die Möglichkeit, komplexe Textdokumente automatisch zu strukturieren und zu analysieren, um wertvolle Informationen zu gewinnen. Mit dem Konfuzio SDK Regex Generator können Sie jetzt auch Ihre eigenen Regeln für die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Textdokumenten erstellen, ohne sich mit der Komplexität von regulären Ausdrücken herumschlagen zu müssen.

Anwendungsbeispiel

Regex Generator Label

Um den benutzerdefinierten Regex-Generator zu verwenden, müssen Sie lediglich die gewünschten Regeln auf dem Konfuzio-Server festlegen und diese anschließend in den Textdokumenten anwenden. Der Konfuzio-Server nutzt dann diese Regeln, um relevante Informationen aus Ihren Texten zu extrahieren und zu strukturieren.

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, schnell und einfach eine Vielzahl von Textdokumenten zu verarbeiten, ohne dabei aufwendige Codierung oder manuelle Arbeitsprozesse durchführen zu müssen. Darüber hinaus können Sie die Regeln für die automatische Extraktion von Informationen aus Ihren Textdokumenten jederzeit anpassen und optimieren, um die Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

Tokenizer Beispiel

Das Konfuzio SDK Regex Generator ist ein weiterer Schritt in Richtung automatisierte Textanalyse, die es Benutzern ermöglicht, komplexe Informationen schnell und einfach zu extrahieren. Die Kombination von KI-Technologien und benutzerdefinierten Regeln erleichtert und beschleunigt die Analyse von Textdokumenten erheblich.

Mit dem Konfuzio SDK Regex Generator können Sie jetzt auch Ihre eigenen Regex-Regeln erstellen, ohne sich mit der Komplexität von regulären Ausdrücken auseinandersetzen zu müssen. Das ist eine großartige Neuigkeit für alle, die Low-Code- oder No-Code-Anwendungen entwickeln, da es die Arbeit erheblich erleichtert und beschleunigt. Probieren Sie es aus und sehen Sie, wie einfach es sein kann, Informationen aus unstrukturierten Textdokumenten zu extrahieren!

Regex Anwendungsfälle

Regex (Regular Expression) wird oft in der Textverarbeitung verwendet, um Textmuster zu identifizieren und Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren. Hier sind fünf Anwendungsfälle für Regex:

Anwendungsfälle für RegexBeschreibung
E-Mail-Adressen validierenRegex kann verwendet werden, um eine korrekte E-Mail-Adresse aus einem Text herauszufiltern oder eine fehlerhafte E-Mail-Adresse zu erkennen und zu markieren.
Telefonnummern identifizierenRegex kann verwendet werden, um Telefonnummern in einem Text zu finden und zu extrahieren, um beispielsweise ein Kontaktverzeichnis aufzubauen.
Datumsangaben erkennenRegex kann verwendet werden, um Datumsangaben aus einem Text herauszufiltern und in ein strukturiertes Format zu bringen, beispielsweise für die Analyse von Finanzberichten.
Schlüsselwörter markierenRegex kann verwendet werden, um bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen in einem Text zu finden und zu markieren, beispielsweise für die Identifizierung von Trends in Social-Media-Beiträgen.
Wörter oder Phrasen ersetzenRegex kann verwendet werden, um Wörter oder Phrasen in einem Text zu ersetzen, beispielsweise für die Zensur von unangemessenen Inhalten in einem Online-Forum.

Regex vs. Named Entity Recognition

Obwohl Regex eine effektive Möglichkeit sein kann, um Textmuster zu identifizieren und Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren, hat es auch einige Nachteile im Vergleich zu NER (Named Entity Recognition):

VorteileNachteile
Regex ist einfach zu implementieren und kann schnell Ergebnisse liefernRegex kann nur begrenzte Kontextinformationen berücksichtigen und ist anfällig für Fehler bei der Identifikation von Textmustern
Regex kann zur Verarbeitung großer Datenmengen verwendet werden und ist skalierbarRegex erfordert eine manuelle Anpassung und Überwachung bei der Identifikation von Textmustern
Regex kann auch in unstrukturierten Texten verwendet werdenRegex ist nicht in der Lage, komplexe Textmuster zu identifizieren und ist eingeschränkt in der Fähigkeit, semantische Zusammenhänge zwischen Wörtern zu verstehen
Regex ist oft schneller und effizienter als NER bei einfachen TextmusternRegex ist nicht in der Lage, Synonyme oder Variationen von Textmustern zu erkennen
Regex kann auch in älteren Systemen oder Umgebungen eingesetzt werden, die möglicherweise nicht über NER-Funktionalität verfügenRegex erfordert ein tiefes Verständnis der Textverarbeitung und kann von Nicht-Experten schwierig zu implementieren sein

Obwohl NER im Allgemeinen leistungsfähiger und vielseitiger ist als Regex, kann Regex immer noch in bestimmten Anwendungsfällen effektiv sein. Die Wahl zwischen Regex und NER hängt von den spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls und den verfügbaren Ressourcen ab.

Fazit

Der Python Regex Generator ist ein wertvolles Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Dokumente effektiver zu digitalisieren und auszuwerten.

Mit dem Konfuzio SDK können Python-Entwickler benutzerdefinierte Labels erstellen und den Python Regex Generator nutzen, um relevante Informationen automatisch auszulesen. Durch kontinuierliches Training und Optimierung des Label-Sets können Unternehmen die Qualität ihrer Ergebnisse auf einem konstant hohen Niveau halten.

Probieren Sie Konfuzio aus und erfahren Sie, wie der Python Regex Generator Ihnen dabei helfen kann, Ihre Dokumente effektiver zu digitalisieren und auszuwerten.

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Avatar von Janina Horn

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