Glossario

Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)

Che cos’è Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)?

Il riconoscimento ottico dei caratteri (Optical Character Recognition, OCR) converte il testo contenuto in immagini, come scansioni, foto o fax, in testo leggibile dalle macchine. Solo allora i documenti possono essere ricercati, copiati o elaborati automaticamente. L’OCR moderno usa reti neurali e riconosce anche tabelle, layout e in parte la scrittura a mano. Usi tipici sono la gestione delle fatture, la digitalizzazione di archivi e la lettura di moduli; la qualità dipende molto da quella dell’immagine.

Come aiuta KI.ordo

L’importazione della conoscenza di KI.ordo legge solo PDF con livello di testo; i documenti scansionati vanno quindi prima convertiti in PDF ricercabili con un software OCR.

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Elaborazione intelligente dei documenti (IDP)

L'elaborazione intelligente dei documenti (Intelligent Document Processing, IDP) legge automaticamente documenti come fatture, contratti o moduli, ne riconosce il tipo e trasforma le informazioni rilevanti in dati strutturati. Combina il riconoscimento del testo per le scansioni, l'elaborazione del linguaggio e regole di verifica. Le aziende riducono l'inserimento manuale e velocizzano processi come la gestione delle fatture in entrata. I campi incerti dovrebbero essere controllati da persone.

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Riconoscimento del testo nelle scene (STR)

Il riconoscimento del testo nelle scene (Scene Text Recognition) legge il testo presente in foto e video dell'ambiente reale, come cartelli stradali, confezioni o targhe. A differenza dell'OCR classico per documenti scansionati, deve gestire prospettive inclinate, luce variabile, caratteri insoliti e sfondi confusi. In genere si procede in due fasi: prima si individuano le aree di testo, poi si riconoscono i caratteri.

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Visione artificiale

La visione artificiale (computer vision) è un ambito dell'IA in cui i computer analizzano immagini e video. Compiti tipici sono riconoscere e localizzare oggetti, leggere testo nelle immagini o misurare componenti. La tecnologia si usa, ad esempio, nel controllo qualità in produzione, nei sistemi di assistenza alla guida, nella logistica o nella diagnostica per immagini.

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Dati non strutturati

I dati non strutturati non seguono uno schema tabellare fisso: e-mail, contratti, manuali, pagine web, presentazioni, immagini o registrazioni audio. Costituiscono gran parte del sapere aziendale, ma a lungo sono stati difficili da analizzare automaticamente. I modelli linguistici possono leggerli, cercarvi informazioni e trasformarli in dati strutturati, ad esempio estraendo scadenze e importi da un contratto in una tabella.

Dati
Documenti
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