Zaprojektuj system OCR + NLP do obsługi skanów umów.

Dla systemu OCR + NLP do przetwarzania skanów umów można zaprojektować następujący pipeline:

1. Skanowanie i wstępne przetwarzanie:

   • Odbiór zeskanowanych obrazów (PDF, JPG itp.).
   • Poprawa jakości obrazu (usuwanie szumu, korekta nachylenia).

2. OCR (Opticzne rozpoznawanie znaków):

   • Użycie modeli OCR (np. Tesseract, Google Vision API) do wyodrębniania tekstu z obrazów.
   • Walidacja i korekta błędów rozpoznawania.

3. Analiza NLP:

   • Tokenizacja i oznaczanie tekstu.
   • Wydobywanie kluczowych encji (imiona, daty, kwoty, warunki) za pomocą Named Entity Recognition (NER).
   • Klasyfikacja i strukturyzacja informacji (np. podział na sekcje umowy).

4. Przechowywanie i interfejs:

   • Przechowywanie danych strukturalnych w bazie danych (np. w formacie JSON lub w relacyjnej bazie danych).
   • Udostępnianie API lub interfejsu do wyszukiwania i analizy umów.

5. Informacja zwrotna i uczenie się:

   • Mechanizm korekty błędów rozpoznawania i NLP.
   • Ciągłe uczenie modeli na nowych danych w celu poprawy dokładności.

Taki podejście zapewni zautomatyzowaną i skalowalną obsługę umów, umożliwiając szybkie wyodrębnianie i analizę istotnych informacji.