معالجة المستندات

تُطبَّق معالجة المستندات الآلية على نطاق واسع من المستندات، سواء كانت مُهيكلة أم لا. فعلى سبيل المثال، في عالم الأعمال والتمويل، تُستخدم التقنيات لمعالجة الفواتير الورقية، والنماذج، وأوامر الشراء، والعقود، وسندات الصرف. ^{[ 10 ]} وتستخدم المؤسسات المالية معالجة المستندات الذكية لمعالجة كميات كبيرة من النماذج، مثل النماذج التنظيمية أو مستندات القروض. وتستخدم تقنية الهوية الرقمية الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من المستندات وتصنيفها، ما يُغني عن إدخال البيانات يدويًا. ^{[ 11 ]}

في المجال الطبي، طُوّرت أساليب معالجة الوثائق لتسهيل متابعة المرضى وتبسيط الإجراءات الإدارية، لا سيما من خلال رقمنة تقارير التحاليل الطبية أو المختبرية. والهدف أيضاً هو توحيد قواعد البيانات الطبية. ^{[ 12 ]} كما تُستخدم الخوارزميات مباشرةً لمساعدة الأطباء في التشخيص الطبي، على سبيل المثال من خلال تحليل صور الرنين المغناطيسي ، ^{[ 13 ] [ 14 ]} أو الصور المجهرية . ^{[ 15 ]}

تُستخدم معالجة الوثائق على نطاق واسع في العلوم الإنسانية والعلوم الإنسانية الرقمية ، لاستخراج البيانات التاريخية الضخمة من الأرشيفات أو المجموعات التراثية. وقد طُوّرت مناهج محددة لمصادر متنوعة، تشمل الوثائق النصية، مثل أرشيفات الصحف، ^{[ 16 ]} وكذلك الصور، ^{[ 17 ]} أو الخرائط. ^{[ 18 ] [ 19 ]}

إذا كانت خوارزميات رؤية الحاسوب التقليدية قد استخدمت على نطاق واسع لحل مشاكل معالجة المستندات منذ ثمانينيات القرن الماضي، ^{[ 20 ] [ 21 ]} فقد تم استبدالها تدريجياً بتقنيات الشبكات العصبية في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين. ^{[ 22 ]} ومع ذلك، لا تزال تقنيات رؤية الحاسوب التقليدية مستخدمة، أحيانًا بالاقتران مع الشبكات العصبية، في بعض القطاعات.

تدعم العديد من التقنيات تطوير معالجة المستندات، ولا سيما تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وتقنية التعرف على النصوص المكتوبة بخط اليد (HTR)، مما يسمح بنسخ النص تلقائيًا. ويتم تحديد أجزاء النص باستخدام خوارزميات الكشف عن العناصر أو الكائنات ، والتي يمكن استخدامها أحيانًا للكشف عن بنية المستند. كما تُستخدم خوارزميات التجزئة الدلالية أحيانًا لحل هذه المشكلة الأخيرة.

غالبًا ما تُشكّل هذه التقنيات جوهر معالجة المستندات. مع ذلك، قد تتدخل خوارزميات أخرى قبل هذه العمليات أو بعدها. في الواقع، تُستخدم أيضًا تقنيات رقمنة المستندات ، سواءً كانت مسحًا ضوئيًا تقليديًا أو ثلاثي الأبعاد. ^{[ 23 ]} ويمكن لرقمنة المستندات ثلاثية الأبعاد، على وجه الخصوص، الاستعانة بمشتقات التصوير المساحي . في بعض الأحيان، يجب تطوير ماسحات ضوئية ثنائية الأبعاد مُخصصة لتناسب حجم المستندات أو لأسباب تتعلق براحة المستخدم أثناء المسح. ^{[ 17 ]} كما تعتمد معالجة المستندات على ترميزها الرقمي بتنسيق ملف مناسب . علاوة على ذلك، يمكن أن تعتمد معالجة قواعد البيانات غير المتجانسة على تقنيات تصنيف الصور .

وفي الطرف الآخر من هذه السلسلة توجد خوارزميات متنوعة لإكمال الصور، أو الاستقراء، أو تنظيف البيانات. أما بالنسبة للمستندات النصية، فيمكن استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في عملية التفسير.