Um volle Autonomie bei der Dokumentenextraktion zu erreichen, skalieren wir die KI-Trainingsunterfangen in einer noch nie dagewesenen Weise.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen verknüpft die Parashift Plattform die Lernmodelle nicht mit bestimmten Dokumententypen. Stattdessen unterteilt die Plattform die Modelle in Extraktionsentitäten. Extraktionsentitäten repräsentieren einen strukturierten, normalisierten Wert, der gefunden werden soll. In einer Softwareanwendung kann dies z. B. ein Datenfeld sein.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen verknüpft die Parashift Plattform die Lernmodelle nicht mit bestimmten Dokumententypen. Stattdessen unterteilt die Plattform die Modelle in Extraktionsentitäten. Extraktionsentitäten repräsentieren einen strukturierten, normalisierten Wert, der gefunden werden soll. In einer Softwareanwendung kann dies z. B. ein Datenfeld sein.
Die bahnbrechende Methodik von Parashift wird unabhängig vom Extraktionsansatz selbst angewendet. So werden die Extraktionsentitäten von den Dokumententypen getrennt und von den Lernmodellen entkoppelt. Dadurch können die Extraktionsmethoden stets auf eine neue Art und Weise zueinander in Beziehung gesetzt werden.
Pro Extraktionsentität können Lernmodelle und Extraktionsmechanismen in Konkurrenz zueinander gesetzt werden. Ein weiteres Modell bildet die Bewertung des jeweils besten Lernmodells und Extraktionsverfahrens ab. Auf diese Weise ist es möglich, dass Lernmodelle unabhängig vom Dokumententyp verbessert werden können. Diese Verbesserung führt dazu, dass für gleiche Extraktionsentitäten kein zusätzlicher Lernaufwand für den jeweiligen Mandanten betrieben werden muss. Darüber hinaus ermöglicht dieses Verfahren die einfache und zeitreduzierte Konfiguration neuer Dokumenttypen mit “vorgelernten” Extraktionsentitäten.
Pro Extraktionsentität können Lernmodelle und Extraktionsmechanismen in Konkurrenz zueinander gesetzt werden. Ein weiteres Modell bildet die Bewertung des jeweils besten Lernmodells und Extraktionsverfahrens ab. Auf diese Weise ist es möglich, dass Lernmodelle unabhängig vom Dokumententyp verbessert werden können. Diese Verbesserung führt dazu, dass für gleiche Extraktionsentitäten kein zusätzlicher Lernaufwand für den jeweiligen Mandanten betrieben werden muss. Darüber hinaus ermöglicht dieses Verfahren die einfache und zeitreduzierte Konfiguration neuer Dokumenttypen mit “vorgelernten” Extraktionsentitäten.
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