Обработка стенограммы с помощью инструментов извлечения на базе искусственного интеллекта: руководство

Ассоциация класс 2027 наблюдался массовый приток заявлений в ведущие университеты США. Гарвард получил около 57,000 2027 заявлений на выпуск 27,000 года, а MIT — почти 125,874 145,882. Между тем, Калифорнийский университет в Беркли и Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе получили XNUMX XNUMX и XNUMX XNUMX соответственно. 

Ручная обработка транскриптов — это тяжелая битва для образовательных учреждений на всех уровнях. Поскольку на карту поставлено академическое будущее студентов, сотрудники приемной комиссии должны быстро обрабатывать каждую стенограмму, документ и форму, обеспечивая точность и соблюдение сжатых сроков. 

Когда огромный объем заявок сочетается с короткими сроками обработки, это может привести к значительному увеличению количества ошибок, неэффективности и задержек. Однако современные решения для автоматизированной обработки стенограмм, в основе которых лежит извлечение данных на основе искусственного интеллекта, являются мощным решением этой проблемы.

Преимущества автоматизированной обработки стенограмм  

Быстрая обработка 

Ручная обработка, ввод и обработка стенограмм занимают значительно больше времени, что приводит к задержкам, которых в противном случае можно было бы избежать. Автоматизированные решения могут выполнять аналогичные задачи за меньшее время, повышая эффективность. 

Меньше ошибок 

Ручные процессы обработки данных уязвим к человеческим ошибкам, такие как неправильные записи и неправильные расчеты, а также ошибки транспонирования. Автоматизированная обработка расшифровок уменьшает количество ошибок и обеспечивает более точные данные расшифровок.  

Лучшая Масштабируемость 

Ручная обработка стенограмм предлагает ограниченную масштабируемость. Напротив, образовательные учреждения легко масштабируется решения для автоматической обработки транскриптов по мере необходимости. Это устраняет узкие места и обеспечивает бесперебойную работу. 

Оптимизация ресурсов 

Инструменты извлечения данных на основе искусственного интеллекта автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод и проверка данных. Это позволяет персоналу сосредоточиться на более сложных областях, где необходимо участие человека, таких как консультирование студентов, разработка учебных программ и академические исследования. 

Комплаенс 

К академическим учреждениям применимы такие правила, как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон о правах семьи на образование и конфиденциальность (FERPA). Инструменты обработки данных на базе искусственного интеллекта помогают обеспечить соблюдение требований и обеспечьте безопасность данных с помощью таких мер, как анонимизация и шифрование. 

Более пристальный взгляд на извлечение данных с помощью искусственного интеллекта 

Инструменты извлечения данных на базе искусственного интеллекта идеально подходят для автоматизации обработки транскрипции. Они менее ресурсоемки и практически не требуют вмешательства человека. Автоматизированное извлечение и обработка данных включает в себя следующие этапы: 

1. Идентификация данных и доступ к ним 

Процесс начинается с определения источников информации: от документов и баз данных до веб-сервисов и электронной почты. После идентификации доступ к этим источникам осуществляется через прямое подключение к базе данных, интерфейсы прикладного программирования (API) или другие методы получения данных. 

2. Извлечение данных 

В зависимости от цели используются различные методы извлечения данных. Некоторые из наиболее часто используемых методов экстракции используется в образовании следующие: 

• Соответствие шаблону: Сопоставление шаблонов предполагает выявление конкретных шаблонов или последовательностей в данных. В сфере образования сопоставление с образцом позволяет извлекать данные из таких источников данных, как учебные программы курсов, записи учащихся или результаты тестов, с последующей идентификацией тенденций в успеваемости учащихся и обнаружением аномалий в данных оценок.
   
• Обработка естественного языка: Методы НЛП позволяют анализировать и понимать человеческий язык. В сфере образования НЛП помогает анализировать настроения учащихся, обобщать образовательный контент и автоматически оценивать письменные работы.
   
• Распознавание именованных объектов: Как подмножество НЛП, NER предполагает идентификацию и классификацию именованных объектов (таких как люди или местоположения) в текстовых данных. В сфере образования NER можно использовать для извлечения имен авторов из научных статей, названий учреждений из исследовательских работ или имен студентов и преподавателей из административных документов.
   
• Модели машинного обучения: Модели машинного обучения включают контролируемые, полуконтролируемые и неконтролируемые алгоритмы обучения. В сфере образования эти модели можно обучить прогнозному моделированию, созданию рекомендательных систем, выполнению кластеризации. сегментация и тематическое моделирование.

3. Обработка и проверка

После извлечения данные анализируются в структурированный формат для дальнейшей обработки или анализа, примером которого является фильтрация данных на основе некоторых критериев. Например, пользователи могут фильтровать данные, чтобы видеть только сведения о студентах, зарегистрированных в 2023 году. Проверки качества данных осуществляются для проверки данных и обеспечения их соответствия требованиям. 

4. Обогащение данных 

Для улучшения извлеченных данных дополнительно выполняются этапы обогащения данных. Например, текстовые данные аннотируются или извлеченные записи связаны с внешними базами данных.

5. Генерация результатов 

На последнем этапе извлеченные и обработанные данные передаются в виде структурированной базы данных, электронной таблицы или пользовательского отчета. Настраиваемые форматы вывода гарантируют, что данные останутся пригодными для использования конечными пользователями или последующими приложениями. 

На что обратить внимание в инструменте автоматической обработки стенограмм

1. Точность 

Точность является наиболее важным фактором при работе с академическими транскриптами. Правильный инструмент должен быть очень точным в распознавании и обработке стенограмм. Для обеспечения надежности он должен правильно фиксировать такую ​​информацию, как названия курсов, кредиты, оценки и другие детали.

2. Надежные возможности извлечения данных 

Такие функции, как оптическое распознавание символов (OCR), извлечение на основе шаблонов, обработка естественного языка (NLP) и алгоритмы анализа данных, означают, что инструмент имеет надежные процессы извлечения данных.

3. Возможности адаптации люстр

Параметры настройки могут настроить процесс расшифровки инструментанг шпоток работы по индивидуальным требованиям. Полезные функции настройки включают возможности создания настраиваемых полей данных, модифицирующий добыча параметры и перенастройку правил проверки по мере необходимости. 

4. Безопасность и соответствие данных 

Соблюдение строгих стандартов безопасности данных и нормативных требований является обязательным условием для любого инструмента автоматизации. Эти инструменты обрабатывают огромные объемы конфиденциальной информации об учащихся и должны иметь шифрование, контроль доступа и другие процедуры безопасности для обеспечения безопасности этой информации. 

5. Простота использования и пользовательский интерфейс. 

Сложные инструменты трудны для понимания и использования. Чтобы инструмент обработки стенограмм имел максимальное удобство использования, он должен иметь такие функции, как интуитивно понятный, удобный интерфейс, функцию перетаскивания и широкие возможности настройки рабочих процессов для упрощения обработки стенограмм и повышения производительности. 

Оптимизация обработки транскриптов с помощью Astera 

Astera это автоматизированное решение без кода, упрощающее извлечение, обработку, проверку и передачу данных в различные места назначения. Он может обрабатывать различные виды документов, включая стенограммы.  

Он использует модель извлечения на основе шаблонов для извлечения соответствующих данных из неструктурированных источников/документов. Для этого все, что ему нужно, — это определяемый пользователем шаблон извлечения данных, также называемый моделью отчета. 

AsteraИнтерфейс без кода гарантирует, что даже нетехнический административный персонал академического учреждения сможет легко с ним работать. Результатом является более упорядоченная и эффективная система обработки стенограмм. 

Пошаговое руководство по извлечениюИНГ Данные из стенограмм

Шаблон извлечения 

Первый шаг в обработке стенограмм с использованием Astera это создание шаблон извлечения. Этот шаблон гарантирует, что вся необходимая информация будет точно зафиксирована. В этом случае давайте начнем с примера стенограммы (в формате PDF) ниже: 

 

Загружено в Astera, расшифровка выше будет выглядеть так:

 

 

После загрузки документа создание шаблона представляет собой простой процесс, в котором пользователь может указать области данных (область, зафиксированную в исходном документе) и поля в документе. Этот шаблон инструктирует Astera о том, как следует обрабатывать документ.  

Шаблон извлечения нашей расшифровки будет выглядеть следующим образом: 

 

Предварительный просмотр данных 

AsteraФункция «Предварительный просмотр данных» позволяет пользователям предварительно просмотреть выходные данные шаблона извлечения и убедиться, что он работает правильно. 

 

 

Предварительный просмотр данных для образца стенограммы будет выглядеть следующим образом: 

 

 

Экспорт стенограммы

Объект «Источник отчета» использует расшифровку и шаблон извлечения, который мы разработали. После того как шаблон извлечения создан и проверен, мы можем запустить его и экспортировать извлеченные данные в указанное место назначения. В этом случае нашим местом назначения является файл Excel. Сейчас мы работаем над потоком данных, в котором мы можем использовать внешние данные в наших конвейерах данных.  Мы можем обработать его дальше и загрузить в желаемое место назначения.  

Для простоты мы записываем извлеченные данные в Excel через объект «Назначение книги Excel». 

Теперь место назначения настроено на добавление записей транскриптов в тот же файл Excel. 

Чтобы автоматически обрабатывать несколько расшифровок и записывать их в наш консолидированный пункт назначения, мы разработали наш рабочий процесс с исходным объектом элемента файловой системы (для доступа ко всем файлам в нашей папке расшифровок), связанным с объектом «Выполнить поток данных» в цикле, обрабатывая каждую расшифровку через наш разработанный поток и записываем их в файл Excel. 

Несколько расшифровок, обработанных и экспортированных в Excel, будут выглядеть следующим образом. Обратите внимание, что Excel выравнивает иерархические данные, поэтому, если, например, у студента есть четыре записи курса, экспортированные данные в Excel будут отображать четыре отдельных записи.Оцените записи для каждого курса, и каждая запись будет иметь имя студента. 

 

Обработка Данные 

Data может быть обработана in различными способами генерировать новые идеи. Здесь мы обрабатываем консолидированный транскрипты данных, сгенерированные на последнем этапе, для просмотра средних оценок учащихся:

Предварительный просмотр такого конвейер данных будете покажи нам средние оценки и сделай дополнительный информация (например, об ученике, получившем наивысшие баллы) легко видна.

 

Заключение  

ИИ никуда не денется, и автоматизированная обработка стенограмм быстро становится необходимым для каждого академического учреждения.  

Образовательные учреждения любого уровня могут получить огромную выгоду от внедрения обработки стенограмм с помощью искусственного интеллекта в свои рабочие процессы. Перейдите к автоматизированной обработке форм с помощью Astera и откройте для себя его преимущества уже сегодня.

Запросить предложение or начните бесплатную пробную версию прямо сейчас.