پردازش اسناد مبتنی بر یادگیری ماشین چیست؟
در این روش، مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده ازداده‌های آموزشی بزرگ،قادربه شناسایی الگو‌هاواستخراج اطلاعات ازاسناد پیچیده وغیرساخت‌یافته هستند.این مدل‌ها می‌توانند انواع مختلفی ازاسناد مانندPDF، Word، تصاویرواسناد اسکن شده راپردازش کنند.
 
چرا از یادگیری ماشین در پردازش اسناد استفاده می‌شود؟
انعطاف‌پذیری بالا: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند به راحتی با انواع مختلف اسناد و تغییرات در ساختار آنها سازگار شوند.
دقت بالا: با افزایش حجم داده‌های آموزشی، دقت مدل‌ها به طور قابل توجهی بهبود می‌یابد.
یادگیری مستمر: مدل‌ها می‌توانند به طور مداوم از داده‌های جدید یاد بگیرند و بهبود یابند.
کشف الگو‌های پیچیده:مدل‌ها قادربه شناسایی الگو‌های پیچیده وروابط بین داده‌هاهستندکه ممکن است برای انسان قابل تشخیص نباشد.
 
مراحل پردازش اسناد مبتنی بر یادگیری ماشین
جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: جمع‌آوری حجم زیادی از اسناد نمونه با برچسب‌گذاری دقیق.
پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، تبدیل به فرمت یکسان، حذف نویز و غیره.
استخراج ویژگی‌ها: استخراج ویژگی‌های مهم از اسناد مانند کلمات کلیدی، عبارات، ساختار و غیره.
 
آموزش مدل
انتخاب الگوریتم مناسب: انتخاب الگوریتمی که برای مسأله موردنظرمناسب باشد(مثلا شبکه‌های عصبی،جنگل‌های تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان).
آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی.
تنظیم پارامتر‌های مدل برای بهبود عملکرد.
تست مدل:ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از داده‌های تست.محاسبه معیار‌های ارزیابی مانند دقت، فراخوانی و F۱-score.
 
استقرار مدل:
استقرار مدل در محیط تولید برای پردازش اسناد جدید.نظارت بر عملکرد مدل و به‌روزرسانی دوره‌ای آن.

کاربرد‌های پردازش اسناد مبتنی بر یادگیری ماشین
استخراج اطلاعات از اسناد: استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد مانند نام، تاریخ، آدرس، شماره تلفن و غیره.
طبقه‌بندی اسناد: طبقه‌بندی اسناد به دسته‌های مختلف براساس محتوا(مثلاً اسناد مالی، حقوقی، پزشکی).شناسایی موجودیت‌های نامدار مانند افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و غیره در متن.
تحلیل احساسات: تشخیص احساسات مثبت، منفی یا خنثی در متن.
خلاصه‌سازی اسناد: تولید خلاصه‌های کوتاه از اسناد طولانی.
ترجمه ماشینی: ترجمه اسناد از یک زبان به زبان دیگر.