Brugerdefineret dataindsamling, ekspertannotering og standard OCR-datasæt — fakturaer, kvitteringer, håndskrift, tabeller og flersprogede dokumenter — annoteret med 99 % nøjagtighed*, så dine modeller læser ethvert dokument på ethvert sprog.
OCR-træningsdata er et mærket sæt af dokumentbilleder – scanninger, fotos og PDF'er af trykt eller håndskrevet tekst – parret med nøjagtige teksttransskriptioner og afgrænsningsboksannotationer. Maskinlæringsmodeller lærer ud fra disse billede-til-tekst-data at omdanne dokumenter til redigerbar, maskinlæsbar tekst.
Uanset om du finjusterer en dokumentforståelsesmodel eller bygger optisk tegngenkendelse fra bunden, sætter kvaliteten af dine mærkede data din nøjagtighedsgrænse. Shaip kombinerer domæneekspert-annotatorer med en gennemprøvet Six Sigma QA-proces og en sikker, kompatibel platform – og leverer faktura-, kvitterings-, håndskrifts- og flersprogede OCR-data, som dine modeller kan stole på, til en brøkdel af prisen for at bygge det internt.
Vi indsamler dokumentbilleder præcist efter dine specifikationer – fakturaer, kvitteringer, ID'er, håndskrift og flersprogede scanninger – på tværs af virkelige forhold og edge cases, i overensstemmelse med gældende regler i over 60 lande.
Tekstranskription på tegn-, ord- og rækkeniveau plus mærkning af afgrænsningsbokse, firkanter og polygoner udført af domæneeksperter, med flerrunde Six Sigma QA.
Licensér færdige, kvalitetskontrollerede OCR-datasæt i dag – håndskriftsgenkendelse, kvittering og faktura, tabel- og flersprogede dokumentdata – for hurtigt at kunne lave prototyper og benchmarks.
Linjeposter, totaler, moms- og leverandørfelter mærket til faktura-OCR og kvitterings-OCR — driver automatisering af kreditorer og udgifter.
Freestyle-datasæt af håndskrevne tekster på tværs af mange forfattere, stilarter og sprog til ICR og modeller til genkendelse af kursiv.
Udtrækning på række-, kolonne- og celleniveau fra komplekse tabeller og strukturerede tabeldokumenter.
Pas, kørekort og ID-kort med nøgleværdiannotation til identitetsbekræftelse og KYC.
Flybilletter, ansøgninger og strukturerede formularer med feltniveaumærkning og nøgleværdiudtrækning.
Skiltning, etiketter og produkttekst optaget under naturlige, virkelige billedforhold.
Standardkatalog
Forudbyggede, kvalitetskontrollerede OCR-datasæt, som du kan licensere i dag – håndskrift, kvittering og faktura, tabel, flersprogede data og scenetekstdata – eller bruge dem som udgangspunkt for en brugerdefineret OCR-datasætopbygning.
5k-videoer af stregkoder med en varighed på 30-40 sek. fra flere geografier
Brugsscenarie: Objektgenkendelsesmodel
Format: Videoer
Volumen: 5,000+
Annotation: Nej
15.9 billeder af kvitteringer, fakturaer, indkøbsordrer på 5 sprog, dvs. engelsk, fransk, spansk, italiensk og hollandsk
Brugsscenarie: Dokumentgenkendelsesmodel
Format: Billeder
Volumen: 15,900+
Annotation: Nej
Leverede 45 billeder af tyske og britiske fakturaer
Brugsscenarie: Fakturagenteringsmodel
Format: Billeder
Volumen: 45,000+
Annotation: Nej
3.5k billeder af køretøjsnummerplader fra forskellige vinkler
Brugsscenarie: Nr. Pladegenkendelse
Format: Billeder
Volumen: 3,500+
Annotation: Nej
Samlede og kommenterede 90 dokumenter på engelsk, fransk, spansk, tysk, italiensk, portugisisk og koreansk
Brugsscenarie: OCR-model
Format: Billeder
Volumen: 90,000+
Annotation: Ja
23.5 dokumenter på japansk, russisk og koreansk fra skilte, butiksfacader, flasker, dokumenter, plakater, flyers.
Brugsscenarie: Flersproget OCR-model
Format: Billeder
Volumen: 23,500+
Annotation: Ja
11.5k+ billeder af kvittering fra større europæiske byer
Brugsscenarie: Objektdetektionsmodel
Format: Billeder
Volumen: 11,500+
Annotation: Nej
75k+ kvitteringer på flere sprog
Brugsscenarie: Kvitterings-AI-modeller
Format: Billeder
Volumen: 75,000+
Annotation: Nej
Af industri
Datasæt med recepter, laboratorierapporter og medicinske formularer — HIPAA-kompatibel håndtering af kliniske dokumenter med kunstig intelligens.
Faktura-, bankudtog-, check- og KYC-dokumentdata til udtrækning af finansielle dokumenter.
Fragtsedler, følgesedler og konnossement til forsendelse og fragtautomatisering.
Skadeformularer, policedokumenter og håndskrevne indsendelser mærket i målestoksforhold.
Kvitterings-, prisskiltnings- og hyldefortegnelsesdata til udgifts-, loyalitets- og merchandising-kunstig intelligens.
Digitaliseringsdatasæt til kontrakter, registreringer og arkivscanninger til dokumentbehandlingsprogrammer.
Vores proces
Hvordan opnås OCR-nøjagtighed? Gennem de rigtige annotationstyper plus menneskelig kvalitetssikring i flere runder. Vi mærker på tegn-, ord- og rækkeniveau ved hjælp af afgrænsningsboks-, firkant- og polygonannotationer, og verificerer derefter hver batch før levering – med et mål om 99 % nøjagtighed.*
Definer dokumenttyper, sprog og kantsager; find eller indsaml kompatible dokumentbilleder.
Transskription af tegn/ord/rækketekst + afgrænsningsboks, quad- og polygonmærkning udført af uddannede eksperter.
Uafhængig gennemgang og Six Sigma-tjek måler tegn- og ordfejlraten i forhold til din SLA.
Send i dit modelklare format; finjuster feedbacken og udvid datasætdækningen over tid.
Shaip byggede en end-to-end OCR-annotationspipeline — afgrænsningsbokse på ordniveau med transkription på tegnniveau på tværs af mere end 10 tekstkilder, der håndterede buet skiltning, falmede kvitteringer, håndskrift og blandede skrifttyper. Fem attributlag og dobbelt QA leverede produktionsklare datasæt med 99% nøjagtighed.
Hvorfor vælge Shaip
Shaip har brugt årevis på at finde, indsamle og annotere AI-træningsdata på tværs af alle modaliteter. For optisk tegngenkendelse betyder det dybde, du ikke kan opbygge natten over - global rækkevidde, domæneekspertise, sikkerhed i virksomhedsklassen og proprietære værktøjer bag hvert OCR-datasæt.
Data indhentet og kurateret fra mere end 60 lande på mere end 65 sprog på tværs af mere end 70 emner — en dækning, som de fleste leverandører ikke kan matche.
Mere end 30,000 uddannede annotatorer og branchespecialister leverer præcis, kontekstbevidst OCR-annotering, ikke generisk mærkning.
GDPR, HIPAA, CCPA, ISO 9001:2015, ISO 27001 og SOC 2 Type II — med fortrolighedsaftaler og sikker datahåndtering fra start til slut.
Shaip Manage , Shaip Work og Shaip Intelligence driver projektovervågning, global arbejdsstyrkekoordinering og automatiseret datavalidering.
Få kvalitetsdata til en brøkdel af prisen for at bygge det selv – og få dine modeller hurtigere på markedet.
Six Sigma QA og målbare nøjagtighedsmål (tegn- og ordfejlrate) betyder data, du kan stole på i produktionen.
OCR er en teknologi, der gør det muligt for maskiner at læse trykt tekst og billeder. Det bruges ofte i forretningsapplikationer, såsom digitalisering af dokumenter til opbevaring eller behandling, og i forbrugerapplikationer, såsom scanning af en kvittering for udgiftsgodtgørelse.
Sundhedsindustrien står over for et paradigmeskift i sine arbejdsgange med indførelsen af nye og avancerede teknologier inden for kunstig intelligens. Ved at udnytte AI-værktøjer og -teknologier kan forbedrede medicinske resultater opnås med højere sundhedseffektivitet.
Har du nogensinde kløet dig i hovedet, overrasket over, hvordan Google eller Alexa så ud til at 'få' dig? Eller har du fundet dig selv at læse et computergenereret essay, der lyder uhyggeligt menneskeligt? Du er ikke alene. Det er tid til at trække gardinet tilbage og afsløre hemmeligheden: Large Language Models eller LLM'er.
Fra dataindsamling til annotering, licensering og validering – vi hjælper dig med at komme hurtigere på markedet med data, du kan stole på.
Kontakt osOCR, eller optisk tegngenkendelse, er en teknologi, der konverterer trykt eller håndskrevet tekst i billeder eller scannede dokumenter til maskinlæsbar tekst. Det fungerer ved at træne AI-modeller med mærkede datasæt til at genkende mønstre og tegn i forskellige formater som kvitteringer, fakturaer og formularer.
OCR er afgørende for at automatisere opgaver som dokumentbehandling, dataudtrækning og digitalisering. Det hjælper virksomheder med at spare tid, reducere fejl og forbedre effektiviteten i håndteringen af store mængder fysiske eller scannede dokumenter.
Maskinlæring forbedrer OCR ved at træne modeller med forskellige datasæt, så de kan håndtere variationer i skrifttyper, håndskriftsstile, layouts og sprog. Over tid lærer modellerne at generalisere og forbedre genkendelsesraterne.
OCR kan behandle en bred vifte af dokumenter såsom kvitteringer, fakturaer, håndskrevne formularer, pas, medicinske etiketter, billetter og endda komplekse tabeller i scannede PDF'er eller billeder.
Tabel-OCR udtrækker strukturerede data fra tabeller i scannede dokumenter, PDF'er eller billeder. Den konverterer rækker og kolonner til maskinlæsbare formater som Excel, hvilket gør databehandling hurtigere og mere præcis.
OCR bruges i vid udstrækning i brancher som sundhedspleje, finans og e-handel. Det automatiserer dataudtrækning fra patientjournaler, fakturaer, kvitteringer og andre dokumenter, hvilket forbedrer den operationelle effektivitet på tværs af sektorer.
Flersprogede OCR-modeller trænes med datasæt, der dækker forskellige sprog, dialekter og skrifttyper. Dette gør det muligt for dem præcist at genkende og behandle tekst på tværs af forskellige skrifttyper og typografier.
Træning af OCR-modeller involverer håndtering af forskellig håndskrift, skrifttyper, layout og sprog. Det er også en central udfordring at sikre nøjagtig genkendelse af komplekse dokumenter som medicinske kvitteringer eller flersproget indhold.
Shaip tilbyder OCR-datasæt af høj kvalitet, der er tilpasset specifikke behov, herunder kvitteringer, fakturaer, håndskrevne formularer og flersprogede dokumenter. Disse datasæt er kurateret, annoteret og valideret for at sikre maksimal nøjagtighed og pålidelighed.
Shaips OCR-træningsløsninger er yderst skalerbare og designet til at levere exceptionel nøjagtighed. Deres proces kombinerer avancerede AI-værktøjer med menneskelig ekspertise, hvilket sikrer pålidelige resultater selv med store datasæt.
Prisen afhænger af typen, mængden og kompleksiteten af det ønskede datasæt. Virksomheder kan kontakte Shaip direkte for at drøfte deres specifikke behov for at få tilpassede priser.
