Вопрос или проблема
У нас есть задача извлечения информации из документа кредитной истории. Обычно это PDF-документ, сгенерированный компьютером.
Поскольку эти PDF-файлы создаются разными источниками, макет документа будет отличаться в зависимости от источника. Заголовки столбцов также будут различаться.
В данный момент существует 4 источника, генерирующих этот документ, но в будущем их количество увеличится. Нам потребуется извлекать из каждого из этих документов такую информацию, как название кредитора, сумма займа, непогашенный баланс и т. д.;
Мне нужно знать, какие шаги и практический подход необходимы для извлечения нужных данных, таких как имя кредитора, сумма, баланс и т. д.;
У нас есть установленный подход машинного обучения / глубокого обучения, который можно реализовать здесь? Я только начинаю изучать основы ML/DL, поэтому мне нужно направление.
Задача выполнимая, но требует времени и не является легкой. Вот как я бы спланировал работу:
-
Напишите парсер PDF, который будет просматривать документ и преобразовывать всю содержащуюся в нем информацию в некоторый стандартизированный текстовый формат.
-
Отметьте слова/элементы этого текста, которые соответствуют искомой информации (“название кредитора”, “сумма займа”, “непогашенный баланс” и т. д.).
-
Запустите какую-либо модель NLP, такую как классификатор RNN или CRF, для извлечения информации из текста.
Шаги 1 и 2 требуют очень много времени (второй больше, чем первый), но это вполне реально. Это будет большая работа, особенно маркировка наблюдений для создания обучающего набора, но это хорошее дополнение к вашему резюме.
Поскольку я понимаю, что вам нужна только текстовая информация, я бы использовал текстовый принтер, чтобы распечатать PDF-документ в текстовый файл.
После этого я бы извлек текст основного содержания иdiscarded заголовки и колонтитулы. Возможно, простая программа могла бы это сделать на основе количества пустых строк и того факта, что эти текстовые блоки повторяются с страницы на страницу. Я бы также решил проблемы с тем, что некоторые документы могут иметь многоколонный макет.
После получения основного текстового содержания я бы использовал модель глубокого обучения для извлечения нужного мне контента, предполагая, что только модель глубокого обучения способна это сделать.
Ответ или решение
Извлечение информации из PDF-документов, особенно таких с различными форматами и структурой, представляет собой сложную задачу, но используя методы машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL), ее можно выполнить эффективно. Вот пошаговый план, который поможет вам в организации этого процесса:
Шаг 1: Предварительная обработка PDF-документов
-
Создание PDF-скрейпера: Первым шагом станет разработка программы, которая будет извлекать текст из PDF-документов. Можно использовать такие библиотеки, как
PyPDF2,pdfplumberилиPDFMiner, которые позволяют извлекать текст в стандартном формате. -
Конвертация PDF в текст: Если текст не извлекается адекватно, можно рассмотреть возможность использования OCR (оптического распознавания символов) для обработки сканированных документов, таких как библиотека
Tesseract.
Шаг 2: Очистка и стандартизация текстовых данных
-
Удаление заголовков и нижних колонтитулов: После извлечения текста вам может потребоваться очистить полученный текст от повторяющихся заголовков и нижних колонтитулов. Это можно сделать с помощью регулярных выражений или простой логики, основанной на наличии пустых строк.
-
Обработка многоколоночной верстки: Если документ имеет многоколоночный формат, необходимо реализовать метод, который аккуратно обработает и объединит текст из разных колонок.
Шаг 3: Аннотирование данных
-
Создание аннотированного набора данных: Для обучения вашей модели необходимо иметь набор данных с помеченными сущностями (например, имена кредиторов, суммы кредита, остатки и т.д.). Это можно сделать вручную, используя инструменты аннотирования, такие как
Label StudioилиProdigy. -
Разработка схемы разметки: Убедитесь, что у вас есть четкая схема разметки, чтобы все аннотаторы понимали, какие элементы нужно выделять.
Шаг 4: Обучение модели
-
Выбор модели: Для извлечения информации из текста можно использовать такие модели, как:
- Bi-directional LSTM (BLSTM): Подходит для обработки последовательностей, может быть использовано для извлечения сущностей.
- Conditional Random Fields (CRF): Можно использовать в комбинации с нейронными сетями для улучшения точности извлечения.
- Transformers (например, BERT): Современные модели на основе трансформеров показали отличные результаты в задачах извлечения информации. Они могут быть использованы для извлечения нужной информации из аннотированного текста.
-
Обучение и тестирование модели: Обучите выбранную модель на вашем аннотированном наборе данных и протестируйте ее на заранее отложенной выборке для проверки точности.
Шаг 5: Разработка системы интеграции
-
Создание API: После того как модель обучена и протестирована, создайте API, который будет принимать PDF-документы и возвращать извлеченную информацию в структуре (например, JSON).
-
Развертывание: Разверните модель на сервере или в облачном окружении, чтобы обеспечить доступность и масштабируемость.
Заключение
Этот подход требует времени и усилий, но в результате вы получите мощную систему для извлечения информации из кредитных историй, которая будет адаптироваться к различным источникам. Применение методов глубокого обучения позволит вам значительно улучшить качество извлечения и сократить время на обработку документов в будущем. Не забывайте, что точность извлечения будет напрямую зависеть от качества аннотированных данных и избранной модели.