Diseñe un sistema de OCR + NLP para procesar escaneos de contratos.

Para un sistema de OCR + NLP para procesar escaneos de contratos, se puede diseñar el siguiente pipeline:

1. Escaneo y preprocesamiento:

   • Recepción de imágenes escaneadas (PDF, JPG, etc.).
   • Mejora de la calidad de la imagen (eliminación de ruido, corrección de inclinación).

2. OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres):

   • Uso de modelos OCR (por ejemplo, Tesseract, Google Vision API) para extraer texto de las imágenes.
   • Validación y corrección de errores de reconocimiento.

3. Análisis NLP:

   • Tokenización y marcado del texto.
   • Extracción de entidades clave (nombres, fechas, montos, condiciones) mediante Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER).
   • Clasificación y estructuración de la información (por ejemplo, división en secciones del contrato).

4. Almacenamiento e interfaz:

   • Guardar datos estructurados en una base de datos (por ejemplo, en formato JSON o en una base de datos relacional).
   • Proporcionar API o interfaz para buscar y analizar contratos.

5. Retroalimentación y aprendizaje:

   • Mecanismo para corregir errores de reconocimiento y NLP.
   • Entrenamiento continuo de modelos con nuevos datos para mejorar la precisión.

Este enfoque garantizará un procesamiento automatizado y escalable de contratos, permitiendo extraer y analizar rápidamente información importante.