論文の概要: Information Extraction from Scanned Invoice Images using Text Analysis
and Layout Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04011v1
- Date: Mon, 8 Aug 2022 09:46:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-09 13:09:35.692599
- Title: Information Extraction from Scanned Invoice Images using Text Analysis
and Layout Features
- Title（参考訳）: テキスト解析とレイアウト特徴を用いた音声インボイス画像からの情報抽出
- Authors: Hien Thi Ha and Ale\v{s} Hor\'ak
- Abstract要約: OCRMinerは、人間が使用するのと同様の方法で文書を処理するように設計されている。
このシステムは、英語で90%、チェコ語で88%の請求データを復元することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: While storing invoice content as metadata to avoid paper document processing
may be the future trend, almost all of daily issued invoices are still printed
on paper or generated in digital formats such as PDFs. In this paper, we
introduce the OCRMiner system for information extraction from scanned document
images which is based on text analysis techniques in combination with layout
features to extract indexing metadata of (semi-)structured documents. The
system is designed to process the document in a similar way a human reader
uses, i.e. to employ different layout and text attributes in a coordinated
decision. The system consists of a set of interconnected modules that start
with (possibly erroneous) character-based output from a standard OCR system and
allow to apply different techniques and to expand the extracted knowledge at
each step. Using an open source OCR, the system is able to recover the invoice
data in 90% for English and in 88% for the Czech set.
- Abstract（参考訳）: 文書処理を避けるためのメタデータとして請求書を格納することは将来のトレンドであるが、毎日発行される請求書のほとんどは紙に印刷されるか、PDFなどのデジタルフォーマットで生成される。
本稿では,テキスト解析技術とレイアウト機能を組み合わせたスキャンされた文書画像から情報抽出を行うOCRMinerシステムを導入し,(半)構造化文書の索引付けメタデータを抽出する。
このシステムは、人間が使用するのと同様の方法で文書を処理するように設計されている。
このシステムは、標準OCRシステムからの文字ベースの出力から始まり、異なる技術を適用し、各ステップで抽出された知識を拡張することができる相互接続モジュールからなる。
オープンソースのOCRを使用して、システムは請求データを英語で90%、チェコ語で88%で復元することができる。
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