مقدمة
أي شخص قام بمعالجة الفواتير أو النماذج يدويا يعرف مدى صعوبة ذلك. الخبر السار هو أننا نستطيع استخدام الذكاء الاصطناعي للقضاء على الجهد اليدوي وبناء أنظمة المعلومات المستقبلية. يمكن استخراج وتحليل المعلومات المدعوم بالذكاء الاصطناعي المؤسسات من الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من بيانات قد تكون محبوسة في المستندات أو الصور أو الصوت أو الفيديو أو غيرها من الأصول.
أمثلة على سيناريوهات استخراج المعلومات تشمل:
- معالجة مطالبات النفقات: تحتاج الشركة إلى استخراج أوصاف ومبالغ المصاريف من الإيصالات الممسوحة.
- دعم العملاء: تحتاج الوكالة إلى تحليل مكالمات الدعم المسجلة لتحديد المشكلات الشائعة والحلول الشائعة.
- تخطيط السعة: تحتاج المنظمة السياحية إلى تقدير أعداد الزوار من خلال تحليل لقطات الفيديو والصور.
يستخدم فهم المحتوى في Microsoft Azure في أدوات Foundry Tools الذكاء الاصطناعي لاستخراج المعلومات المنظمة من المحتوى غير المنظم. يساعد فهم المحتوى Azure التطبيقات على فهم ما هو موجود في المحتوى من خلال تحديد الكيانات والحقول والعلاقات والمعنى في المحتوى.
يستخرج Azure Content Understanding البيانات المنظمة من أنواع محتوى متعددة تشمل:
- المستندات والصور: مثل ملفات PDF، النماذج، الفواتير، الإيصالات، العقود
- الصوت: مثل التسجيلات أو المكالمات
- الفيديو: مثل فيديو الاجتماعات أو ملفات وسائط أخرى
يقوم استخراج المعلومات المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Azure Content Understanding بأتمتة عملية تحويل المحتوى غير المنظم إلى بيانات قابلة للقراءة آليا يمكن البحث عنها وتحليلها. بعد ذلك، تعلم كيفية استخراج البيانات المهيكلة من مستندات ونماذج غير منظمة.
ملاحظة
نحن ندرك أن الأشخاص المختلفين يحبون التعلم بطرق مختلفة. يمكنك اختيار إكمال هذه الوحدة بتنسيق مستند إلى الفيديو أو يمكنك قراءة المحتوى كنص وصور. يحتوي النص على تفاصيل أكبر من مقاطع الفيديو ، لذلك في بعض الحالات قد ترغب في الإشارة إليه كمادة تكميلية لعرض الفيديو.