Procesamiento de documentos

El procesamiento automático de documentos se aplica a una amplia gama de documentos, estructurados o no. Por ejemplo, en el mundo empresarial y financiero, se pueden utilizar tecnologías para procesar facturas, formularios, órdenes de compra, contratos y letras de cambio en papel. ^{[ 10 ]} Las instituciones financieras utilizan el procesamiento inteligente de documentos para procesar grandes volúmenes de formularios, como formularios reglamentarios o documentos de préstamos. La identificación de documentos utiliza IA para extraer y clasificar datos de los documentos, reemplazando la entrada manual de datos. ^{[ 11 ]}

En medicina, se han desarrollado métodos de procesamiento de documentos para facilitar el seguimiento de los pacientes y agilizar los procedimientos administrativos, en particular mediante la digitalización de informes de análisis médicos o de laboratorio. El objetivo es también estandarizar las bases de datos médicas. ^{[ 12 ]} Los algoritmos también se utilizan directamente para ayudar a los médicos en el diagnóstico, por ejemplo, mediante el análisis de ^imágenes de resonancia magnética [ ^{13 ] [ 14 ]} o imágenes microscópicas . ^{[ 15 ]}

El procesamiento de documentos también se utiliza ampliamente en las humanidades y las humanidades digitales para extraer grandes cantidades de datos históricos de archivos o colecciones patrimoniales. Se han desarrollado enfoques específicos para diversas fuentes, incluidos documentos textuales, como archivos de periódicos, ^{[ 16 ]} pero también imágenes, ^{[ 17 ]} o mapas. ^{[ 18 ] [ 19 ]}

Si bien desde la década de 1980 los algoritmos tradicionales de visión artificial se utilizaron ampliamente para resolver problemas de procesamiento de documentos, ^{[ 20 ] [ 21 ]} estos fueron reemplazados gradualmente por tecnologías de redes neuronales en la década de 2010. ^{[ 22 ]} Sin embargo, las tecnologías tradicionales de visión artificial todavía se utilizan, a veces en combinación con redes neuronales, en algunos sectores.

Numerosas tecnologías facilitan el desarrollo del procesamiento de documentos, en particular el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el reconocimiento de texto manuscrito (HTR), que permiten la transcripción automática del texto. Los segmentos de texto se identifican mediante algoritmos de detección de instancias u objetos , que en ocasiones también se utilizan para detectar la estructura del documento. Para resolver este último problema, a veces se emplean algoritmos de segmentación semántica .

Estas tecnologías suelen constituir el núcleo del procesamiento de documentos. Sin embargo, otros algoritmos pueden intervenir antes o después de estos procesos. De hecho, también intervienen tecnologías de digitalización de documentos , ya sea mediante escaneo clásico o tridimensional. ^{[ 23 ]} La digitalización de documentos 3D puede recurrir, en particular, a derivados de la fotogrametría . En ocasiones, también es necesario desarrollar escáneres 2D específicos para adaptarlos al tamaño de los documentos o por razones de ergonomía del escaneo. ^{[ 17 ]} El procesamiento de documentos también depende de la codificación digital de los documentos en un formato de archivo adecuado . Además, el procesamiento de bases de datos heterogéneas puede basarse en tecnologías de clasificación de imágenes .

En el otro extremo de la cadena se encuentran diversos algoritmos de reconstrucción de imágenes, extrapolación o limpieza de datos. Para documentos de texto, la interpretación puede utilizar tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN).