-
Наиболее сложным с точки зрения автоматизации был этап определения типа документа.
-
Для реализации этих задач мы протестировали несколько гипотез.
-
Первая гипотеза - работа с изображениями.
-
Мы планировали обучить нейросеть определённому набору образов, которые соответствуют формам документов.
-
Сличая скан конкретного документа с хранящимися в памяти образами, нейросеть должна была определять тип документа и указанного в нём контрагента.
-
Практика показала, что это неудачный подход.
-
Для целого ряда документов (например, для накладных) не существует единой общепринятой формы.
-
Отличается количество полей, взаимное расположение элементов, заполнение обязательных полей.
-
Даже длительное обучение, требующее больших системных ресурсов, не обеспечило бы приемлемого результата, а определение каждого документа занимало бы больше времени, чем ручная обработка.
-
Такое решение не было бы целесообразным с точки зрения бизнеса клиента.
-
Поэтому вместо изображений мы решили работать с текстом.
-
Вне зависимости от формы, принятой у контрагента, товарно-транспортная накладная обязательно содержит текстовое наименование документа, номер ТТН, отгрузки и договора и другую текстовую информацию, которая позволяет корректно её обработать. В iCdocs реализовано машинное обучение random forest и векторный анализ расположения слов по метрике для определения типов документов.
-
Этот подход показал себя более эффективным.
-
Анализируя наличие «нужных» слов, мы смогли уже на старте приблизиться к 78 %, iCdocs самостоятельно распознавал тип документов - оператору оставалось только подтвердить результаты.