Извлечение информации (ИИ) берет свое начало в раннем развитии обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ), когда основное внимание все еще уделялось системам на основе правил, которые полагались на созданные вручную лингвистические инструкции для извлечения определенной информации из текста. Со временем организации перешли на такие методы, как глубокое обучение и рекуррентные нейронные сети (RNN), чтобы повысить точность систем извлечения информации. Сегодня большинство приложений NLP включают извлечение информации в качестве важного компонента, и организации используют передовые модели и фреймворки ИИ и машинного обучения (ML), такие как генерация дополненного поиска (RAG), для дальнейшего улучшения.

В этой статье мы поговорим об извлечении информации, уделив особое внимание обработке естественного языка и генерации дополненной информации.

Что такое извлечение информации?

Извлечение информации — это процесс извлечения необходимых структурированных данных из полуструктурированных или неструктурированных текстовых источников данных, таких как PDF-документы, веб-контент, контент, сгенерированный искусственным интеллектом/большой языковой моделью (LLM) и т. д. 

Пример 

Вот пример, демонстрирующий, какие данные можно извлечь с помощью системы извлечения информации:

Отрывок из новостной статьи:

«Apple объявила о выпуске iPhone 15 12 сентября 2023 года. Тим Кук, генеральный директор, заявил, что новый телефон будет оснащен более быстрым чипом и улучшенной технологией камеры».

Информация извлечена:

• Субъект (Организация): Apple
• Лицо (лицо): Тим Кук (генеральный директор)
• Событие (запуск продукта): iPhone 15
• Дата: сентябрь 12, 2023

В этом примере показаны ключевые точки данных, извлеченные из источника (фрагмент новостей). Система идентифицировала две сущности: «Apple Inc.» (организация) и «Tim Cook» (персона). Она также извлекла событие «iPhone 15 launch» вместе с датой «12 сентября 2023 года». Извлеченную информацию затем можно использовать по мере необходимости, например, для обновления базы данных или создавать резюме или основные моменты.

Извлекайте данные из любого документа с помощью AsteraРешение IDP на базе искусственного интеллекта

AsteraРешение интеллектуальной обработки документов (IDP) позволяет извлекать ключевую информацию, содержащуюся в неструктурированных документах. Будь то счета-фактуры, заказы на закупку, формы претензий, налоговые документы, медицинские записи или подробные юридические документы, Astera Интеллектуальные услуги доступны всем.

Подробнее

Какое место занимает обработка естественного языка (НЛП)?

Обработка естественного языка (NLP) — это раздел ИИ, который облегчает взаимодействие между людьми и компьютерами, включая другие машины. Вместо использования сложных запросов или строк кода, вы можете говорить к вашим системам на простом английском языке и дайте им указания, что делать, в том числе запросить конкретную информацию из источника данных.

По данным Statista отчет о рыночной информацииобъем рынка текстовой обработки естественного языка должен увеличиться с 8.21 млрд долларов США в 2024 году до 33.04 млрд долларов США в 2030 году. Прогнозируемый рост подчеркивает важные тенденции:

• Растущий спрос в различных отраслях
• Достижения в области моделей ИИ и возможностей обработки естественного языка
• Растущая значимость текстового НЛП

Поскольку IE предполагает извлечение структурированных данных из неструктурированного текста, методы обработки естественного языка позволяют машинам анализировать и понимать человеческий язык и осмысленно обрабатывать текст. Так что, если вы можете просто сказать что-то вроде «Предоставьте имена всех сотрудников в возрасте старше 40 лет», зачем прибегать к чему-то вроде «ВЫБРАТЬ имя, возраст ИЗ сотрудников, ГДЕ возраст > 40», чтобы извлечь нужную вам информацию?

NLP играет основополагающую роль в извлечении информации. Таким образом, он может улучшить и даже заменить несколько традиционных методов взаимодействия с машинами для извлечения информации:

Ручное извлечение информации из текста

Чтение и анализ текста для извлечения необходимой информации, такой как имена или даты, из документов или электронных писем без помощника ИИ рядом с вами больше не является устойчивым, даже в краткосрочной перспективе. Устаревание еще более очевидно в таких отраслях, как юриспруденция и здравоохранение, где своевременный доступ к соответствующим данным имеет решающее значение. Инструменты извлечения информации на основе искусственного интеллекта Благодаря встроенным возможностям обработки естественного языка вы не только автоматизируете процесс, но и предоставляете точную информацию, когда это необходимо.

Поисковые запросы (поиск по ключевым словам)

Традиционные поисковые системы в значительной степени полагаются на точные соответствия ключевых слов, часто выдавая нерелевантные результаты, если точные ключевые слова не используются. Поиск на естественном языке (NLS) и возможности семантического поиска, NLP позволяет системам понимать контекст и намерение чтобы вы получили релевантные результаты.

Командная строка и графический пользовательский интерфейс

С типичным интерфейсом командной строки (CLI) вам нужны определенные команды для выполнения таких задач, как навигация по файлам или извлечение информации. Аналогично, графический пользовательский интерфейс (GUI) позволяет вам взаимодействовать с компьютерами с помощью иконок, кнопок и раскрывающихся списков. Однако оба эти метода становятся громоздкими при работе со сложными и большими наборами данных. Используя вопросы и ответы на естественном языке, вы упрощаете эти процессы до такой степени, что даже бизнес-пользователи могут работать с данными.

Как работает извлечение информации с помощью НЛП?

Извлечение информации из неструктурированного текста состоит из нескольких этапов и использует несколько методов обработки естественного языка. Хотя фактический рабочий процесс будет зависеть от типа исходного документа и информации, которую необходимо извлечь, общий процесс в основном тот же:

Предварительная обработка текста

Прежде чем извлекать какие-либо точки данных, вам нужно очистить и разбить исходный текст на его основные компоненты. Это происходит с помощью токенизации, которая в конвейере обработки естественного языка представляет собой метод разделения неструктурированных данных на более мелкие фрагменты или дискретные элементы для упрощения машинного анализа. Существует несколько способов токенизации исходного текста.

Продолжая пример с отрывком из новостной статьи об iPhone 15, который мы обсуждали выше, предложение «Apple объявила о выпуске iPhone 15 12 сентября 2023 года» токенизирован как:

['Apple', 'анонсирован', 'запуск', 'iPhone', '15', 'в', 'сентябрь', '12', '2023']

Далее, общие слова, такие как «the» или «of», удаляются как часть остановить удаление слова поскольку они не имеют смысла и не несут полезной информации. Чтобы сократить вариации слов, они преобразуются в их корневые формы, например, «announced» становится «announce». Это называется лемматизацией.

Тегирование частей речи (POS)

Следующим шагом в процессе извлечения информации NLP является назначение каждому токену его части речи (POS), т. е. является ли токен существительным, глаголом, прилагательным и т. д. Тегирование POS позволяет машине понимать грамматическое значение каждого слова. Например:

Apple (существительное), анонсированный (глагол), запуск (существительное), iPhone (существительное), 15 (число), 12 сентября 2023 г. (дата)

Распознавание именованных сущностей (NER)

NER — это то, где система идентифицирует и классифицирует важные сущности на основе контекста, в котором они появляются в тексте, используя предопределенные списки и модели машинного обучения. Например, из предложения «Apple анонсировала iPhone 15 12 сентября 2023 года», Метод NER извлечет:

• Apple Inc. (ORG)
• iPhone 15 (ПРОД)
• 12 сентября 2023 г. (ДАТА)

Разбор зависимостей

Анализ зависимостей позволяет конвейеру определять грамматические связи между словами в предложении. Установление этих связей важно для понимания системой того, что произошло, когда, где, кем и с кем.

«Apple (субъект) анонсировала (глагол) iPhone 15 (объект) 12 сентября 2023 года».

Извлечение отношения

Теперь, когда система имеет четкое представление о сущностях и грамматических отношениях, она использует технику извлечения отношений для определения отношений между сущностями. Извлечение отношений само по себе опирается на комбинацию моделей машинного обучения для обнаружения таких отношений. Примером отношений между сущностями может быть:

• Для сущностей iPhone 15 (PROD) и Apple (ORG) связь может быть определена как «Производитель», связывая iPhone 15 с Apple. Это указывает на то, что Apple несет ответственность за производство iPhone 15.

Извлечение событий

Чтобы система могла понимать и связывать сущности и отношения в связное событие, она должна идентифицировать действия и события в исходном тексте. Например, в предложении «Apple анонсировала iPhone 15 12 сентября 2023 года» событием является запуск продукта iPhone 15. Таким образом, он определяет следующие компоненты и классифицирует тип события (запуск продукта):

• Тема (Кто): Яблоко
• Действие (Что): объявлено
• Объект (Что): iPhone 15
• Дата (Когда): 12 сентября 2023 г.

Заполнение шаблона

После того, как конвейер извлек все соответствующие сущности, отношения и события, он организует и представляет информацию в структурированном формате. В этом случае извлеченная информация будет выглядеть следующим образом:

• Событие: Запуск продукта
• Организация: Apple
• Продукт: iPhone 15
• Дата: сентябрь 12, 2023

Роль NLP в интеллектуальной обработке документов (IDP)

НЛП улучшает интеллектуальная обработка документов (IDP) позволяя машинам анализировать и понимать текст в документах, чтобы вы могли извлекать действенные идеи из неструктурированных данных. Ключевые функции NLP в IDP включают:

• Понимание документа
• Извлечение информации
• Классификация документов
• Обогащение данных
• Суммирование

Организации в различных секторах используют NLP для улучшения своих возможностей обработки документов. Вот некоторые примечательные приложения:

Обработка счета-фактуры

Автоматически извлекать соответствующую информацию из счетов-фактур, например, названия поставщиков, суммы и сроки оплаты, а также оптимизировать процессы обработки счетов к оплате.

Анализ контракта

Определить ключевые положения, обязательства и условия в законные документы и обеспечить лучшее соблюдение требований и управление рисками.

Обработка электронной почты

Извлекать полезную информацию из входящих писем.

Эти функции и приложения приносят неоспоримые преимущества бизнесу:

Увеличение эффективности

Автоматизация извлечения и обработки информации из различных документов экономит время и сокращает объем ручного труда.

Повышенная точность

Расширенные методы обработки естественного языка, такие как NER, OCR и классификация текста, повышают точность извлечения информации и общую эффективность Качество данных.

Масштабируемость

Конвейеры обработки естественного языка могут обрабатывать большие объемы документов в ускоренном темпе.

А как насчет генерации дополненной поисковой информации (RAG)?

Генерация с расширенным поиском (RAG) представляет собой фреймворк ИИ, который сочетает в себе извлечение информации из внешних баз знаний или баз данных с генерацией текста с использованием большая языковая модель (LLM). Это подход к улучшению понимания естественного языка (NLU) и задач генерации естественного языка (NLG), особенно в таких областях, как вопросы и ответы и разговорный ИИ.

В то время как NLP в первую очередь фокусируется на понимании и обработке текста в документах, RAG улучшает извлечение информации за счет включения внешних источников данных и предоставления контекстно-обоснованных возможностей извлечения, включая:

• Дополнение фактов путем заполнения недостающей информации
• Обогащение извлеченных данных дополнительным контекстом для обеспечения контекстной точности
• Использование внешних знаний для правильного обнаружения и связывания сущностей

Использование RAG для интеллектуальной обработки документов (IDP)

Использование RAG для интеллектуальной обработки документов (IDP) может помочь вашей организации улучшить возможности обработки документов. Это особенно ценно в отраслях, которые имеют дело с большими объемами документов и где точность и контекст имеют решающее значение, например, в финансах, юриспруденции и здравоохранении.

Давайте рассмотрим пример сценария, чтобы понять, как можно использовать RAG для извлекать информацию из документов, например, корпоративная база знаний или внутренняя документация.

Предположим, вашей организации необходимо обработать большое количество счетов-фактур, чтобы извлечь ключевую информацию для финансового анализа и отчетности.

Входной документ

Счет от поставщика содержит:

«Номер счета: INV-12345, Общая сумма: 10,000 2024 долларов США, Дата оплаты: 12».

процесс RAG

индексирование:

Конвейер RAG извлекает соответствующую информацию из внутренней базы данных (например, профили поставщиков, историю платежей). Например, он извлекает имя поставщика «ABC Supplies» и условия оплаты, связанные со счетом (например, чистые 30 дней).

Генерация:

Генеративная модель синтезирует эту информацию, включая извлеченные данные в извлеченные данные.

Результат

Вот как может выглядеть ваш окончательный структурированный вывод:

• Номер счета: ИНВ-12345
• Название поставщика: ABC Поставки
• Итого: $ 10,000
• Срок: 2024-12-01
• Условия оплаты: Чистые 30 дней

Расширенный RAG NLP для интеллектуальной обработки документов (IDP) 

Традиционный NLP отлично подходит для основных задач IDP: извлечение полей форм, извлечение сущностей, классификация текстов и анализ настроений. Он хорошо работает со структурированными документами, которые следуют единому формату, например, со счетами-фактурами, где нет необходимости в глубоком понимании контекста. С другой стороны, улучшенный RAG NLP сочетает традиционный IDP на основе NLP с механизмами поиска для извлечения контекстно-релевантной информации из внешних баз знаний и источников.

При выборе между традиционным НЛП и НЛП, улучшенным с помощью RAG, для IDP следует учитывать:

• Ваш конкретный вариант использования
• Требования к обработке
• Сложность документов
• Результаты, которых вы стремитесь достичь 

Выбирайте НЛП, когда:

• Вам нужно автоматизировать рутинную обработку документов задачи с предопределенными извлечение данных запросам наших потенциальных клиентов.  
• Для понимания и категоризации содержимого документа вам потребуются минимальные знания в предметной области. 
• Ваша основная задача — извлечение структурированной информации и классификация документов. 
• У вас есть четко определенный набор документов, не требующий глубокого понимания контекста.

Выбирайте НЛП, улучшенный с помощью RAG, когда:

• Вам требуется более контекстно-зависимое извлечение информации, учитывающее взаимосвязи между точками данных. 
• Ваши документы динамичны, т. е. они существенно различаются по структуре и содержанию, и информация в них должна быть актуальной. 
• Вы имеете дело со сложными запросами, которые предполагают генерацию исчерпывающих ответов на основе нескольких источников данных. 

Независимо от того, выберете ли вы один или другой вариант, вам необходимо надежный инструмент IDP для извлечения информации из ваших документов — и вот здесь Astera приходит дюйма

Создайте свой интеллектуальный конвейер обработки документов с помощью Astera Интеллекта 

Astera автоматизирует процесс извлечения информации из различных типов документов, включая счета-фактуры, формы W-2, заказы на закупку, кредитные отчеты, медицинские документы, товаросопроводительные документы и многое другое. 

Вот как Astera Интеллекта помогает организациям, подобным вашей: 

• Наше решение на основе искусственного интеллекта обучается и адаптируется к различным форматам документов, а также автоматически создает шаблоны. 
• Просто укажите нужные вам поля, и наш ИИ разумно извлечет соответствующие данные в различных форматах. 
• Обработка EDI и файлов с разделителями с помощью сопоставления на основе правил и искусственного интеллекта 
• Поиск и извлечение ключевой информации из документов вашей организации. 
• Используйте RAG для интеллектуального поиска в ваших документах 
• Наше решение легко интегрируется в ваши существующие системы управления документами. 

Готовы ли вы извлечь последние детали из своих документов? Попытка Astera Интеллекта.