Glossário

Dados não estruturados

O que é Dados não estruturados?

Os dados não estruturados não seguem um esquema fixo de tabela: e-mails, contratos, manuais, páginas web, apresentações, imagens ou gravações de áudio. Representam uma grande parte do conhecimento das organizações, mas foram durante muito tempo difíceis de analisar automaticamente. Os modelos de linguagem conseguem ler e pesquisar esses conteúdos e convertê-los em informação estruturada, por exemplo extraindo prazos e montantes de um contrato para uma tabela.

Como o KI.ordo ajuda

No KI.ordo, é possível adicionar como conhecimento texto, PDF com camada de texto, ficheiros Word e páginas web, que os agentes utilizam depois com referências às fontes.

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Termos relacionados

Dados estruturados

Os dados estruturados seguem um esquema fixo com campos claramente nomeados, como tabelas, bases de dados ou objetos JSON com informações como nome, preço e data. As máquinas conseguem lê-los, filtrá-los e processá-los de forma fiável – ao contrário do texto livre ou das imagens. Nos sites, a marcação schema.org descreve, por exemplo, produtos, eventos ou FAQ, para que os motores de pesquisa e os sistemas de IA compreendam o conteúdo sem ambiguidade. A IA também consegue extrair dados estruturados de texto não estruturado.

dados
JSON
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Processamento inteligente de documentos (IDP)

O processamento inteligente de documentos (IDP, do inglês intelligent document processing) lê automaticamente documentos como faturas, contratos ou formulários, identifica o seu tipo e transforma os dados relevantes em dados estruturados. Combina o reconhecimento de texto em digitalizações, o processamento de linguagem natural e regras de validação. As organizações poupam a introdução manual de dados e aceleram processos como o tratamento de faturas ou correspondência recebidas. Os campos incertos devem ser verificados por pessoas.

Documentos
Extração de dados
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Modelo

Data mining

O data mining é a pesquisa sistemática de padrões, relações e anomalias em grandes conjuntos de dados. Recorre a técnicas estatísticas e a métodos de machine learning, como clustering, classificação ou análise de associações. Um exemplo clássico é a análise do cabaz de compras no retalho, que mostra quais os produtos frequentemente comprados em conjunto – uma base para a gama, a colocação e as recomendações.

análise de dados
reconhecimento de padrões
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