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Analyse de contenu

Des modèles non structurés aux bases de données structurées

  • Identification des champs communs à toute une série de factures, de notes de frais et de déclarations de revenus
  • Segmentation et étiquetage de ces champs à l’aide d’une liste fixe et structurée de classes
  • Le contenu des champs est saisi pour former un système de reconnaissance optique de caractères
  • Un processus de production par consensus permet d’éviter les fautes de frappes tout en maintenant une haute performance d’annotation