Cos'è la comprensione dei documenti senza OCR (Donut, Pix2Struct)?

La comprensione dei documenti senza OCR è un approccio per estrarre informazioni dai documenti senza utilizzare il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) tradizionale. Invece, i modelli elaborano direttamente le immagini dei documenti, utilizzando metodi di deep learning e architetture multimodali.

Esempi di tali modelli:

• Donut (Transformers per la comprensione dei documenti) — un modello che prende in input un'immagine del documento e genera un output di testo strutturato, addestrandosi su coppie immagine-test senza necessità di OCR preliminare.

• Pix2Struct — un modello multimodale che trasforma dati pixel (immagini) in rappresentazioni strutturate, capace di lavorare con diversi tipi di documenti.

Vantaggi dell'approccio senza OCR:

• Evita errori legati al riconoscimento dei caratteri.
• Permette di considerare il contesto visivo e la struttura del documento.
• Universalità per diverse lingue e font.

Pertanto, la comprensione dei documenti senza OCR è una tendenza moderna in visione artificiale e NLP, che combina informazioni visive e testuali per una comprensione più accurata dei documenti.