Dokumentforståelse

Dokumentforståelse er et tverrfaglig felt som handler om å trekke ut mening, struktur og relasjoner fra dokumenter ved hjelp av kunstig intelligens. Det kombinerer optisk tegningsgjenkjenning (OCR), naturlig språkbehandling og maskinlæring for å hente innhold, metadata og kontekst fra både maskinlesbare og skannede kilder.

Typiske oppgaver inkluderer å identifisere dokumenttype, trekke ut tekst, tabeller og bilder, kjenne igjen nøkkelbegreper og relasjoner mellom entiteter, samt å oppsummere innholdet eller svare på spørsmål basert på dokumentet. Dokumentforståelse støtter også formgjenkjenning og felthøsting i skjemaer og kontrakter, og kan integreres i downstream prosesser som søk og automatisert beslutningstaking.

Metodene som brukes spenner fra regelbaserte tilnærminger og statistiske modeller til moderne dype læringssystemer. Layout-bevisste transformatorer som LayoutLM og relaterte modeller tar høyde for tekstplassering og tabellstrukturer. I tillegg benyttes teknikker for tabellgjenkjenning, formforståelse og dokumentbasert spørsmål- og svarbesvarelse i komplekse scenarier.

Data og evaluering i dokumentforståelse omfatter spesialiserte datasett som RVL-CDIP, DocVQA og DocBank, samt flerspråklige og kliniske korpora. Vanlige mål inkluderer nøyaktighet i tekstuttrekk, F1-score for entitetsgjenkjenning, presisjon i tabell- og feltuttrekk, og kvalitetsscore for oppsummering eller svarnøyighet.

Anvendelser spenner fra automatisert fakturabehandling, kontraktanalyse, arkivdigitalisering og helseinformasjon til juridisk og finansielt dokumentarbeid. Utfordringer inkluderer varierende layout, håndskrift, språkbarrierer, støy i skanninger, og behovet for personvern og sikkerhet. Framtiden peker mot mer multimodal og lite-overvåket læring, bedre generalisering og raskere tilpasning til nye dokumenttyper.