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TextIn文档抽取:让文档主动“说话”,轻松提取关键信息

2025-07-07

物流经理小王每天都要面对一堆繁琐的文件:运单、报关单、发货清单、保险单等。这些文件包含了如商品名称、数量、运输路径、发货时间等关键信息,但格式各异、内容杂乱。为了确保每一项数据的准确性,小王不得不花费大量时间来整理归档。试想一下,如果这些信息能够被自动识别并结构化保存,工作效率无疑会大幅提升!


什么是文档抽取?

文档抽取技术通过深度学习和自然语言处理,能够快速、精准地从各种非结构化文档中提取出关键信息。相比传统的OCR技术,智能文档抽取不仅能识别文字,还能理解文档的布局、结构和语义关系,从而实现信息的深度提取和结构化。


TextIn文档抽取六大核心优势

1.开箱即用,零样本抽取

与传统的标注训练不同,TextIn只需配置需要提取的字段,就能立即启动文档抽取。比如从专利证书中提取发明名称、专利号、颁发时间等信息,无需任何训练,轻松实现“零样本”抽取。

2.卓越的泛化能力

传统的深度学习模型需要大量标注数据来进行训练,而TextIn依托强大的垂直领域语义模型,能够识别不同版本和结构的文档内容,确保抽取准确率高。即使是医疗险理赔文档中各种格式的住院病案、出院小结等,TextIn也能快速适应并实现精准抽取。

3.精准理解复杂版面

文档中包含的复杂表格是非结构化抽取中的难点,TextIn通过自研的版面分析引擎,能够精准还原复杂的表格结构。例如,保险单中的双栏表格、跨页表格,TextIn都能准确抽取表格中的所有字段。
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4.多模态抽取能力

不同类型的文档,如双层PDF、扫描件、手写体等,TextIn都能处理自如,支持从多种格式的文档中提取关键信息。例如,在结算申请单中,TextIn能够提取财务审核中需要关注的手写签名信息。

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5.支持长短文本处理

TextIn不仅能处理短小的票据、卡证等文档,还能应对长篇文档,如合同、借款协议等,快速准确地提取文档中的关键信息,节省大量处理时间。

6.通用与领域知识兼备

TextIn的语义模型不仅具备通识能力,还能根据不同行业的需求提供专项优化。无论是金融、政务还是法律,TextIn都能准确理解行业特有的术语和结构,从复杂的财报、法律文件中抽取有价值的数据。

 

更懂数据,TextIn文档抽取在金融研报中的应用案例

以下是一篇公司点评类研报的抽取结果,基于TextIn最新语义模型强大的理解能力,可以实现以往传统模型无法实现的抽取效果:
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· 理解多种表达:对于“年度”有2022、2023、2024;2022-2024;2022~2024;2022至2024等多种表述方式,传统的抽取模式只能基于穷举规则,一一对应年份,表述方式一旦变化就无法准确抽取。

· 突破上下文限制:指标“PE”和“年份”的“距离”,PE离“2022-2024”已经非常远了,传统nlp无法理解这么长的上下文关系,但TextIn智能文档抽取可以准确推理出2023年的PE为50倍。

· 跨越信息缺失:全文没有出现“股票代码”这个Key字段,但基于TextIn语义模型具备的通识+金融知识,可以准确推理出6开头的一串数字代表的是股票代码。

 

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