Ce este înțelegerea documentelor fără OCR (Donut, Pix2Struct)?

Înțelegerea documentelor fără OCR este o abordare pentru extragerea informațiilor din documente fără a folosi recunoașterea optică a caracterelor (OCR) tradițională. În schimb, modelele procesează direct imaginile documentelor, utilizând metode de învățare profundă și arhitecturi multimodale.

Exemple de astfel de modele:

• Donut (Transformator pentru înțelegerea documentelor) — un model care primește ca intrare o imagine a documentului și generează o ieșire de text structurat, antrenat pe perechi imagine-text fără a necesita OCR prealabil.

• Pix2Struct — un model multimodal care convertește datele pixelilor (imagini) în reprezentări structurate, capabil să lucreze cu diferite tipuri de documente.

Avantajele abordării fără OCR:

• Evită erorile legate de recunoașterea caracterelor.
• Permite luarea în considerare a contextului vizual și a structurii documentului.
• Universalitate pentru diferite limbi și fonturi.

Prin urmare, înțelegerea documentelor fără OCR este o tendință modernă în viziunea computerizată și NLP, care combină informații vizuale și textuale pentru o înțelegere mai precisă a documentelor.