Kembangkan proyek Aplikasi Pemindai Dokumen yang diberi nama ekstraksi entitas dari dokumen pindaian dengan OpenCV, Pytesseract, Spacy
Apa yang akan Anda pelajari
-
Mengembangkan dan Melatih Model Pengenalan Entitas Bernama
-
Tidak hanya Mengekstrak teks dari Gambar tetapi juga Mengekstrak Entitas dari Kartu Nama
-
Kembangkan Pemindai Kartu Nama seperti ABBY dari Awal
-
Teknik Praproses Data Tingkat Tinggi untuk Masalah Bahasa Alami
-
Aplikasi NER Waktu Nyata
Keterangan
Selamat Datang di Kursus “Mengekstrak Teks & Data dari Dokumen dengan OCR NER” !!!
Dalam kursus ini Anda akan mempelajari cara mengembangkan Named Entity Recognizer yang disesuaikan. Ide utama kursus ini adalah mengekstrak entitas dari dokumen yang dipindai seperti faktur, Kartu Nama, Tagihan Pengiriman, dokumen Bill of Lading, dll. Namun, demi privasi data, kami membatasi pandangan kami pada Kartu Nama. Namun Anda dapat menggunakan kerangka yang dijelaskan pada semua jenis dokumen keuangan. Di bawah ini adalah kurikulum yang kami ikuti untuk mengembangkan proyek.
Untuk mengembangkan proyek ini kami akan menggunakan dua teknologi utama dalam ilmu data yaitu,
-
Visi Komputer
-
Pemrosesan Bahasa Alami
kita akan mengekstrak judul dari teks dan melakukan pembersihan teks yang diperlukan serta mengurai entitas dari teks. Pemrosesan bahasa alami, , kita akan memindai dokumen, mengidentifikasi lokasi teks, dan terakhir mengekstrak teks dari gambar. Kemudian dalam modul Computer Vision
Perpustakaan Python yang digunakan dalam Modul Computer Vision.
-
OpenCV
-
Numpy
-
Pytesseract
Perpustakaan Python digunakan dalam Pemrosesan Bahasa Alami
-
Spacy
-
Panda
-
Ekspresi Reguler
-
Rangkaian
Seperti menggabungkan dua teknologi besar untuk mengembangkan proyek, agar mudah dipahami kami membagi kursus menjadi beberapa tahap pengembangan.
