論文の概要: Abstractive Information Extraction from Scanned Invoices (AIESI) using End-to-end Sequential Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05728v1
• Date: Sat, 12 Sep 2020 05:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 08:07:13.545058
• Title: Abstractive Information Extraction from Scanned Invoices (AIESI) using End-to-end Sequential Approach
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドシークエンシャルアプローチを用いたスキャン請求書(AIESI)からの抽象情報抽出
• Authors: Shreeshiv Patel, Dvijesh Bhatt
• Abstract要約: 私たちは、Payee名、総数、住所など、データに興味を持っています。 抽出された情報は、データの完全な洞察を得るのに役立つ。高速なドキュメント検索、データベースの効率的なインデックス付け、データ分析などに役立つ。 本稿では,Word wise BiLSTMを用いて,請求書からすべての視覚的特徴とテキスト的特徴をアンサンブルし,重要な請求書パラメータを抽出する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent proliferation in the field of Machine Learning and Deep Learning allows us to generate OCR models with higher accuracy. Optical Character Recognition(OCR) is the process of extracting text from documents and scanned images. For document data streamlining, we are interested in data like, Payee name, total amount, address, and etc. Extracted information helps to get complete insight of data, which can be helpful for fast document searching, efficient indexing in databases, data analytics, and etc. Using AIESI we can eliminate human effort for key parameters extraction from scanned documents. Abstract Information Extraction from Scanned Invoices (AIESI) is a process of extracting information like, date, total amount, payee name, and etc from scanned receipts. In this paper we proposed an improved method to ensemble all visual and textual features from invoices to extract key invoice parameters using Word wise BiLSTM.
• Abstract（参考訳）: 近年の機械学習とディープラーニングの分野では,OCRモデルを高精度に生成できるようになっている。 光文字認識(OCR)は、文書やスキャン画像からテキストを抽出するプロセスである。 ドキュメントデータの合理化には、Payee名、総量、アドレスなどといったデータに興味があります。 抽出された情報はデータの完全な洞察を得るのに役立つ。高速なドキュメント検索、データベースの効率的なインデックス付け、データ分析などに役立つ。 AIESIを使用することで、スキャンした文書からキーパラメータを抽出する作業がなくなる。 スキャンされた請求書からの要約情報抽出(AIESI)は、スキャンされた領収書から日付、総金額、給与名等を抽出するプロセスである。 本稿では,Word wise BiLSTMを用いて,請求書からすべての視覚的特徴とテキスト的特徴をアンサンブルし,重要な請求書パラメータを抽出する手法を提案する。

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