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Webinar: Fallstudie zum Thema “Entity Recognition in Dokumenten”

Aufzeichnung vom 18.06.2020

Bereich: Webinar

Entity Recognition ist eine Teilaufgabe der Informationsextraktion und befasst sich mit der Lokalisierung und Klassifizierung von Entitäten (Rechnungsnummer, Lieferdatum usw.), die in unstrukturiertem Text (Rechnungen, Verträgen usw.) erwähnt werden. Daher ist sie ein perfekter Anwendungsfall für Natural Language Processing (kurz NLP).

In unserem 3. Webinar über NLP werden wir eine Fallstudie zum Thema “Entity Recognition in Dokumenten” vorstellen. Nachfolgend finden Sie eine kurze Beschreibung der Problemstellung.

Stellen Sie sich vor, dass ein weltweit tätiges Unternehmen jedes Jahr Millionen von Rechnungen erhält. Ein beträchtlicher Anteil dieser Rechnungen sind PDF-Dateien, die elektronisch als Anhang zu einer E-Mail versandt werden oder eingescannt werden müssen. Aufgrund der Vielzahl unterschiedlicher Rechnungsvorlagen ist leider keine einheitliche und vor allem skalierbare Lösung zur automatisierten Extraktion der wichtigsten Rechnungsdaten (Rechnungsnummer, Liefertermin, Menge und Art der gelieferten Gegenstände, usw.) möglich. In vielen Fällen muss daher eine zeit- und kostenintensive manuelle Extraktion durchgeführt werden.

An einem solchen Projekt haben wir bereits gearbeitet und es erfolgreich umgesetzt. Unsere auf künstlicher Intelligenz basierende Lösung ermöglichte es, die Rechnungsdaten automatisch zu extrahieren und anschließend in das entsprechende Finanzbuchhaltungs-System zu übertragen.

In diesem Vortrag werden wir Ihnen unsere Erfahrungen, die wir in diesem Zusammenhang gemacht haben, mitteilen sowie unsere Herangehensweise und unsere Lösungsstrategien vorstellen.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

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