Processamento de transcrição com ferramentas de extração alimentadas por IA: um guia

A classe de 2027 viu um fluxo maciço de inscrições nas melhores universidades dos Estados Unidos. Harvard recebeu cerca de 57,000 mil inscrições para a turma de 2027, enquanto o MIT recebeu quase 27,000 mil. Enquanto isso, UC Berkeley e UCLA receberam 125,874 e 145,882, respectivamente. 

O processamento manual de transcrições é uma batalha difícil para instituições educacionais em todos os níveis. Com o futuro acadêmico dos alunos em jogo, a equipe de admissões deve processar rapidamente cada histórico escolar, documento e formulário – garantindo a precisão e o cumprimento de prazos apertados. 

Quando o grande volume de inscrições é combinado com tempos de resposta curtos, isso pode resultar em um aumento preocupante de erros, ineficiência e atrasos. No entanto, soluções modernas de processamento automatizado de transcrições, com extração de dados baseada em IA em sua essência, são uma solução poderosa para esse problema.

Benefícios do processamento automatizado de transcrições  

Processamento mais rápido 

O manuseio manual, a entrada e o processamento de transcrições demoram consideravelmente mais para serem concluídos, criando atrasos que de outra forma seriam evitáveis. Soluções automatizadas pode realizar tarefas semelhantes em menos tempo, melhorando a eficiência. 

Menos erros 

Os processos manuais de dados são vulnerável a erros humanos, como entradas incorretas e cálculos errados até erros de transposição. O processamento automatizado de transcrições diminui erros e garante dados de transcrição mais precisos.  

Melhor escalabilidade 

O processamento manual de transcrição oferece escalabilidade limitada. Em contrapartida, as instituições de ensino pode escalar facilmente soluções automatizadas de processamento de transcrições conforme necessário. Isso elimina gargalos e permite um bom funcionamento. 

Otimização de Recursos 

Ferramentas de extração de dados com tecnologia de IA automatizar tarefas repetitivas, como entrada e validação de dados. Isto permite que o pessoal se concentre em áreas mais complexas onde o envolvimento humano é necessário – tais como aconselhamento estudantil, desenvolvimento curricular e investigação académica. 

Compliance 

Regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a Lei dos Direitos Educacionais e da Privacidade da Família (FERPA) são aplicáveis ​​às instituições acadêmicas. Ferramentas de dados alimentadas por IA ajudam a garantir a conformidade e mantenha os dados seguros através de medidas como anonimato e criptografia. 

Uma análise mais detalhada da extração de dados baseada em IA 

As ferramentas de extração de dados com tecnologia de IA são ideais para automatizar o processamento de transcrição. Eles consomem menos recursos e requerem pouca ou nenhuma intervenção humana. A extração e o processamento automatizado de dados incluem as seguintes etapas: 

1. Identificação e acesso a dados 

O processo começa identificando as fontes de informação, que vão desde documentos e bases de dados até serviços web e e-mails. Uma vez identificadas, essas fontes são acessadas por meio de conexões diretas com bancos de dados, interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou outros métodos de obtenção dos dados. 

2. Extração de dados 

Diferentes tipos de técnicas de extração de dados são usados ​​dependendo da finalidade. Algumas das técnicas de extração mais utilizadas usado na educação incluem: 

• Correspondência de padrões: A correspondência de padrões envolve a identificação de padrões ou sequências específicas nos dados. Na educação, a correspondência de padrões permite a extração de dados de fontes de dados, como programas de cursos, registros de alunos ou pontuações de testes, seguida pela identificação de tendências no desempenho dos alunos e detecção de anomalias nos dados de avaliação.
   
• Processamento de linguagem natural: As técnicas de PNL permitem a análise e compreensão da linguagem humana. Na educação, a PNL ajuda na análise de sentimentos do feedback dos alunos, no resumo do conteúdo educacional e na classificação automática de trabalhos escritos.
   
• Reconhecimento de Entidade Nomeada: Como um subconjunto da PNL, o NER envolve a identificação e categorização de entidades nomeadas (como pessoas ou locais) em dados de texto. Na educação, o NER pode ser usado para extrair nomes de autores de artigos acadêmicos, nomes de instituições de um artigo de pesquisa ou nomes de alunos e professores de um documento administrativo.
   
• Modelos de aprendizado de máquina: Os modelos de aprendizado de máquina incluem algoritmos de aprendizado supervisionado, semissupervisionado e não supervisionado. No setor educacional, esses modelos podem ser treinados para modelagem preditiva, criação de sistemas de recomendação, realização de clustering e segmentação e modelagem de tópicos.

3. Processamento e Validação

Após a extração, os dados são analisados ​​em um formato estruturado para processamento ou análise posterior, um exemplo disso é a filtragem de dados com base em alguns critérios. Por exemplo, os usuários podem filtrar os dados para ver apenas os detalhes dos alunos matriculados em 2023. Verificações de qualidade dos dados são implementadas para validar os dados e garantir que estejam alinhados com o que é necessário. 

4. Enriquecimento de dados 

As etapas de enriquecimento de dados são opcionalmente executadas para aprimorar os dados extraídos. Por exemplo, os dados de texto são anotados ou os registros extraídos são vinculados a bancos de dados externos.

5. Geração de resultados 

Na etapa final, os dados extraídos e processados ​​são compartilhados como um banco de dados estruturado, planilha ou relatório personalizado. Formatos de saída personalizáveis ​​garantem que os dados permaneçam utilizáveis ​​para as necessidades dos usuários finais ou aplicativos downstream. 

O que procurar em uma ferramenta de processamento automatizado de transcrições

1. Precisão 

A precisão é o fator mais importante ao trabalhar com históricos acadêmicos. A ferramenta certa deve ser altamente precisa no reconhecimento e processamento de transcrições. Ele deve capturar corretamente informações como títulos de cursos, créditos, notas e outros detalhes para garantir confiabilidade.

2. Capacidades robustas de extração de dados 

Recursos como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), extração baseada em modelo, processamento de linguagem natural (PNL) e algoritmos de análise de dados significam que uma ferramenta possui processos confiáveis ​​de extração de dados.

3. Opções de personalização

As opções de personalização podem configurar o processo de transcrição de uma ferramentaiehfluxo de trabalho de acordo com requisitos individuais. Recursos úteis de personalização incluem opções para criar campos de dados personalizados, modificação Extração parâmetros e reconfigurar regras de validação conforme necessário. 

4. Segurança e conformidade de dados 

A adesão a padrões rigorosos de segurança de dados e regulamentos de conformidade é essencial para qualquer ferramenta de automação. Essas ferramentas processam grandes quantidades de informações confidenciais dos alunos e precisam ter criptografia, controle de acesso e outros procedimentos de segurança para manter essas informações seguras. 

5. Facilidade de uso e interface do usuário 

Ferramentas complicadas são difíceis de entender e usar. Para que uma ferramenta de processamento de transcrição tenha usabilidade máxima, ela deve ter recursos como uma interface intuitiva e fácil de usar, funcionalidade de arrastar e soltar e fluxos de trabalho altamente personalizáveis ​​para um processamento de transcrição mais simples e maior produtividade. 

Simplificando o processamento de transcrição usando Astera 

Astera é uma solução automatizada e sem código que simplifica a extração, o processamento, a validação e a transferência de dados para vários destinos. Ele pode lidar com diferentes tipos de documentos – incluindo transcrições.  

Ele usa um modelo de extração baseado em modelo para extrair dados pertinentes de fontes/documentos não estruturados. Para isso, basta um modelo de extração de dados customizado definido pelo usuário, também chamado de Modelo de Relatório. 

AsteraA interface sem código do garante que mesmo o pessoal administrativo não técnico de uma instituição acadêmica possa operá-lo facilmente. O resultado é um sistema de processamento de transcrições mais simplificado e eficiente. 

Um guia passo a passo para extrairing Dados das transcrições

O modelo de extração 

A primeira etapa no processamento de transcrições usando Astera é a criação de um modelo de extração. Este modelo garante que todas as informações pertinentes sejam capturadas com precisão. Para este caso de uso, vamos começar com o exemplo de transcrição (em formato PDF) abaixo: 

 

Carregado em Astera, a transcrição acima ficará assim:

 

 

Depois de carregar um documento, a criação do modelo é um processo simples onde o usuário pode indicar regiões de dados (área capturada no documento de origem) e campos no documento. Este modelo instrui Astera sobre como deve processar um documento.  

O modelo de extração para nossa transcrição ficará assim: 

 

Visualização de dados 

AsteraO recurso 'Visualizar dados' do permite aos usuários visualizar a saída do modelo de extração e verificar se ele está funcionando corretamente. 

 

 

A visualização dos dados para a transcrição da amostra será a seguinte: 

 

 

Exportando a transcrição

O objeto Report Source está usando a transcrição e o modelo de extração que projetamos. Depois que o modelo de extração for criado e verificado, podemos executá-lo e exportar os dados extraídos para um destino especificado. Neste caso de uso, nosso destino é um arquivo Excel. Agora estamos trabalhando em um fluxo de dados onde podemos usar os dados externos em nossos pipelines de dados.  Podemos processá-lo ainda mais e carregá-lo no destino desejado.  

Para simplificar, estamos gravando nossos dados extraídos no Excel por meio do objeto Excel Workbook Destination. 

Agora o destino está configurado para anexar registros de transcrição ao mesmo arquivo Excel. 

Para processar múltiplas transcrições e gravá-las automaticamente em nosso destino consolidado, projetamos nosso fluxo de trabalho com o objeto de origem do item do sistema de arquivos (para acessar todos os arquivos dentro de nossa pasta de transcrições) vinculado ao objeto Run Dataflow em um loop, processando cada transcrição por meio de nosso fluxo projetado e gravá-los no arquivo Excel. 

Várias transcrições processadas e exportadas para Excel aparecerão da seguinte forma. Observe que o Excel nivela os dados hierárquicos, portanto, se, por exemplo, um aluno tiver quatro registros de curso, os dados exportados no Excel mostrarão quatro registros separados.entradas de taxa para cada curso, e cada entrada terá o nome do aluno. 

 

Tratamento Os Dados 

Data pode ser processado in diferentes formas para gerar novos insights. Aqui estamos processando o consolidado transcrições dos dados gerados na última etapa para visualizar as notas médias dos alunos:

Antevisão de tal pipeline de dados precisarão mostre-nos as notas médias e faça adicional informações - como o aluno com pontuação mais alta - facilmente visíveis.

 

Conclusão  

A IA veio para ficar e o processamento automatizado de transcrições está rapidamente se tornando essencial para cada instituição acadêmica.  

Instituições educacionais de todos os níveis podem se beneficiar enormemente com a implementação do processamento de transcrições baseado em IA em seus fluxos de trabalho. Mude para o processamento automatizado de formulários com Astera e descubra seus benefícios hoje.

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