Konfuzio Labeling Tool- Extraer datos de imágenes y PDFs

Como científico de datos o gestor de anotaciones, puede que se enfrente al siguiente problema: desea extraer datos específicos de una masa de PDF u otros documentos o generar datos granulares para el entrenamiento de IA óptica o semántica. Una herramienta de etiquetado puede seleccionar y extraer entidades semánticas como "precio", "vendedor" o "impuesto". Con Konfuzio es posible combinar estas aplicaciones de PLN (procesamiento del lenguaje natural) con el etiquetado CV (visión por ordenador) de imágenes. Ya se trate de recibos, contratos, documentos financieros o facturas, etc: Extracción automática de datos a través de la IA aumentará la eficacia y la productividad de su empresa por una fracción del coste.

Sin embargo, esta asombrosa hazaña no es posible sin la anotación de texto. El análisis de documentos estructurados como FacturasLa creación de documentos, recibos y contratos es una tarea más complicada, incluso para la IA moderna. Para ello, necesita una herramienta de etiquetado con la que el usuario pueda etiquetar y extraer específicamente áreas individuales de un documento. Konfuzio ofrece una herramienta de etiquetado todo en uno para extraer datos de textos e imágenes.

Centrado en el modelo frente a centrado en los datos

Si has trabajado en proyectos de ciencia de datos, puede que estés familiarizado con algunos de los pasos de la creación de un modelo típico de ML. Solían tener este aspecto:

  • Recopilación de datos
  • Purgar datos
  • Pruebe varios modelos
  • Ajuste de los parámetros del modelo
  • Transferencia a la producción
  • Seguimiento del modelo

La atención se centró en los pasos tercero y cuarto. Los modelos ML estaban en primer plano. Data Science dedicó poco o ningún tiempo a la parte de los datos. En el enfoque centrado en el modelo, los avances en almacenamiento y potencia de cálculo condujeron al desarrollo de los algoritmos modernos. Se descuidó la parte más fundamental del proceso: los propios datos.

Los datos para los algoritmos de ML son como la comida para nosotros los humanos. Por lo tanto, tenemos que proporcionar a nuestros algoritmos la mejor calidad de datos posible para lograr el mejor rendimiento. El enfoque centrado en los datos se centra principalmente en proporcionar datos de calidad. Esto significa que no sólo tenemos que centrarnos en seleccionar algoritmos, sino también dedicar tiempo a capturar y anotar datos, corregir datos mal etiquetados, aumentar los datos y ampliar este tipo de procesos. Puede dominar estas tareas con las herramientas de anotación y etiquetado de Konfuzio.

¿Qué es una herramienta de anotación?

Es posible que haya utilizado un traductor en línea como Google Translate o Deepl. Estas aplicaciones utilizan PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural). Esta tecnología de IA ayuda a las máquinas a entender el lenguaje humano para que, por ejemplo, sean posibles las traducciones o la corrección ortográfica automática. La PNL se utiliza ampliamente para buscar información en textos no estructurados. Sin embargo, analizar documentos estructurados como facturas, recibos y contratos es un poco más complicado.

En primer lugar, no hay mucho contexto en torno a las áreas de un documento que queremos extraer. Las entidades individuales de un documento, como precio, vendedor o impuesto, suelen estar solas, sin ningún otro texto en el entorno inmediato. Sin embargo, esto sería útil para entrenar un modelo de PNL. En segundo lugar, la presentación de los documentos suele cambiar de una factura a otra. En consecuencia, la PNL tradicional no funciona bien con documentos estructurados.

Dado que la mayoría de recibos y facturas se escanean o están en formato PDF, necesitamos una herramienta de etiquetado que permita el análisis OCR y las anotaciones directamente en PDF e imágenes nativas. Una anotación se refiere a un carácter, palabra o párrafo extraído de un documento. Esto permite entrenar a la IA para que extraiga correctamente los documentos. OCR significa "reconocimiento óptico de caracteres". Esta tecnología permite a un ordenador reconocer y extraer texto. Desgraciadamente, la mayoría de las herramientas de etiquetado que admiten la anotación OCR son exorbitantemente caras o incompletas, por lo que hay que realizar el paso OCR externamente antes de la anotación. Con Konfuzio, sin embargo, obtendrá una solución todo en uno.

Herramienta de etiquetado de Konfuzio: la solución integral

Konfuzio ofrece una solución integral que le permite anotar archivos PDF nativos, imágenes escaneadas o imágenes desde su smartphone directamente sin perder la información de diseño del documento. Al fin y al cabo, el orden del texto y la información espacial son igual de importantes en la extracción de facturas, por ejemplo. Todo lo que tienes que hacer es cargar directamente tu PDF, JPG o PNG y empezar a hacer anotaciones. Gracias a la tecnología OCR más avanzada, Konfuzio analiza el texto o la escritura de sus documentos y extrae todas las fichas con su cuadro delimitador. Konfuzio es su herramienta todo en uno para el tratamiento automático de documentos. No necesita ninguna aplicación adicional.

Cómo anotar PDF y otros documentos con la herramienta de anotación Konfuzio

  1. Proporcionar las herramientas adecuadas al equipo de etiquetado de datos

    La herramienta de etiquetado de datos Konfuzio ofrece la solución adecuada tanto para texto como para imágenes. A la hora de etiquetar conjuntos de datos de distintas fuentes o en distintos formatos, una solución de etiquetado de datos compatible con todos los formatos de archivo puede facilitar el trabajo de los etiquetadores de datos.
    Además de las funciones de sus herramientas de etiquetado de datos, también deben tener una interfaz de usuario optimizada e intuitiva. Sólo así es posible mantener una visión de conjunto en diferentes contextos de datos.

  2. Crear una anotación

    Puede crear una anotación haciendo clic en un área rectangular y arrastrando el cursor sobre ella. Al guardar la anotación, Konfuzio reconoce el texto dentro del campo seleccionado.
    Si vuelve a hacer clic en Editar, verá el recuadro rojo que utilizó para seleccionar el texto, que podrá mover y redimensionar. Si selecciona un área que no contiene texto, el cuadro rojo representa el llamado cuadro delimitador utilizado para el entrenamiento de la IA. Si prefiere un control más preciso de la selección, también puede crear una anotación haciendo clic individualmente en las palabras que desee seleccionar. Si vuelve a hacer clic en "Editar", verá el recuadro rojo utilizado para seleccionar el texto, que podrá mover y redimensionar.Crear una anotación con la herramienta de etiquetado

  3. Etiquete las anotaciones.

    Una vez creada la anotación, haga clic en "Anotaciones". Allí verá resumidas todas las anotaciones. Si hace clic en la anotación, se le redirigirá al documento y a la anotación que acaba de crear. También puede hacer clic en el enlace a la etiqueta. En el siguiente ejemplo, cada anotación de la etiqueta "Fecha de modificación" se etiqueta como un valor de fecha. Una vez guardada la etiqueta, puede previsualizar el resultado en la página de anotaciones.Normalización de anotaciones y etiquetas con la herramienta de etiquetado

  4. Automatizar el proceso de anotación

    Una vez entrenada y evaluada una IA de extracción, ésta crea anotaciones en todos los documentos asociados al conjunto de datos de prueba y entrenamiento. Esto resulta especialmente útil si no ha anotado información en un documento pero sí lo ha hecho en otros.
    Una vez creada la anotación, tiene el estado "Feedback requerido". Si ve un recuadro verde o una cruz roja, puede proporcionar comentarios, véase 1. Dentro de un documento, puede utilizar el filtro para ver todas las anotaciones que requieren comentarios humanos, véase 2.Anotaciones automatizadas en PDF con una herramienta de etiquetado

Konfuzio: su herramienta todo en uno para la extracción de datos

Con el sencillo Konfuzio API puede entrenar modelos de PNL sin mucho esfuerzo. No es necesario procesar previamente sus imágenes con API externas ni añadir reglas de anotación previa. El usuario sólo tiene que cargar, etiquetar y exportar sus documentos.

Sus ventajas:

  • Etiquetado NER: identificar y etiquetar la información clave de los textos
  • Clasificación de imágenes y documentos: Asigne categorías a documentos e imágenes para facilitar su gestión, búsqueda, filtrado o análisis.
  • Bounding Box Image Labeling: Identifique y localice objetos en imágenes.
  • Gestión de usuarios: importante para datos muy sensibles y grandes equipos en empresas reguladas. Puede funcionar como SaaS y como instalación local.
  • Único: Konfuzio combina lo visual con lo semántico en una sola UI (interfaz de usuario). Para CV (Visión por ordenador) y PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural), ya no necesita herramientas separadas.
Etiquetado de cajas de imágenes
¿Qué es el etiquetado de datos?

El etiquetado de datos identifica y etiqueta los datos brutos (imágenes, archivos de texto, vídeos, etc.) con una o varias etiquetas significativas e informativas. Esto crea un contexto para que una IA (inteligencia artificial) pueda aprender de él. Por ejemplo, las etiquetas pueden indicar si una factura contiene información como "fecha", "precio" o "vendedor". Los datos de etiquetado también son necesarios para otros muchos casos de uso, como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.

¿Por qué es importante el etiquetado de datos para su empresa?

Adaptarse a las necesidades de su empresa le da ventaja sobre sus competidores. Una herramienta de etiquetado lo hace posible mejorando la toma de decisiones automatizada. Al automatizar su extracción de datos, se necesita una intervención humana mínima para tomar decisiones importantes. 

¿Qué es la visión por ordenador?

La visión por ordenador es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores y sistemas extraer información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales, y tomar medidas o hacer recomendaciones basadas en esa información. Si la IA permite a los ordenadores pensar, la visión por ordenador les permite ver, observar y comprender.

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) trata de captar el lenguaje natural y procesarlo informáticamente mediante reglas y algoritmos. La PNL utiliza diversos métodos y resultados de la lingüística y los combina con la informática moderna y la inteligencia artificial. El objetivo es crear la comunicación más amplia posible entre humanos y ordenadores a través del lenguaje. De este modo, tanto las máquinas como las aplicaciones podrán controlarse y manejarse mediante el habla.

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