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Document Swarm Learning®: dezentrale, selbstorganisierte Extraktions-Agents

Um volle Autonomie bei der Dokumentenextraktion zu erreichen, skalieren wir die KI-Trainingsunterfangen in einer noch nie dagewesenen Weise.

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Unabhängige KI-Agents, die auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert sind, können fabelhafte Leistungen erzielen.

Paralleles Lernen mit verschiedenen Ansätzen und Methoden kann zu einer besseren Extraktionsqualität führen.

Die KI von Parashift trainiert auf Entitäten auf Feldebene und kann daher das Training über Dokumente hinweg skalieren.

Schwarm-Predictions aus einem Netzwerk von KIs verbessern das Ergebnis von Vorhersageproblemen drastisch.

Ein neuartiger Ansatz zur Lösung der Dokumentenextraktion

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.

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Ein neuartiger Ansatz zur Lösung der Dokumentenextraktion

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.

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Von Dokumenttypen entkoppelte Lernmodelle

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.

Mehrere Modelle für dieselbe Feldeinheit

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.

Mehrere Modelle für dieselbe Feldeinheit

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.

Weltweites Vertrauen bei Unternehmen

Sind Sie bereit, die Art und Weise, wie Sie Dokumente handhaben, grundlegend zu ändern?

Integrieren Sie Parashift, senken Sie sofort Kosten und erhöhen Sie Ihre Effizienz.

Automatisieren Sie die Verarbeitung all Ihrer Dokumente, von strukturierten bis hin zu unstrukturierten, und integrieren Sie Parashift mühelos in Ihre bestehende Softwarelandschaft und Geschäftsprozesse.

Nutzen Sie fertige Dokumententypen oder erstellen Sie schnell neue in unserem einfach zu bedienenden Dokumententyp-Editor und verschwenden Sie keine wertvollen Ressourcen mehr für die manuelle Dateneingabe.

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