看完这篇，我再也不疯狂码字！

冰冷

先回顾一些困顿的时辰：
心心念念找到的优质PDF文献内容复制粘贴后乱码；
讲座卡卡卡拍了一大堆PPT，却难以整顿编纂；
网页上筛选的文字只能查看，内容无奈复制；
发送的图片上大段文字只能手动打字录入；
海量纸质文件、票据需求手工录入零碎。
曾几什么时候，这些场景和进程让人倍感干燥，乃至解体！


俗语说，工具用得好，再也没懊恼。
文字辨认（OCR）这种智能AI产品的泛起，让任务、学习中的文本处置变得更为便捷、轻松，同时也在产业理论中助力企业数字化，完成降本增效。
如上述罗列的一些常见场景，在实际落地的才能场景中，文字辨认次要倾向于模板类（固定证件和票据等）或者定制类的辨认。
但集体和企业的证照、票据、表单品种不可胜数，始终以来业界对中长尾版式的信息辨认+字段抽取的计划缺乏。
且基于小样本状况下图文辨认容易存在泛化才能欠好的问题，无奈掩盖兼容字段瓜葛、字体变形、字号纷歧、过亮过暗等问题。当业务泛起新款式时，从新训练工作样本要求、本钱太高。
从通用类辨认到中长尾版式，乃至无规范版式，有无更好的解决方法呢？
智能构造化辨认
外行业和业务层面，文字辨认的技术和运用曾经至关成熟，作为根底才能或者集成运用产品，市场红利和后劲微小。
受限于中心技术冲破，OCR畛域泛滥产品始终存在反复造轮子的景象，竞争白热化、产品同质化。
当需要方提供不了较大范围和较高品质的样本，而固定模板往往需求进行针对性训练，小样本数据量无奈撑持深度网络模型训练时，智能构造化辨认就凸显出了微小的价值。
依靠腾讯优图试验室自研中心技术，腾讯云智能OCR智能构造化辨认才能，能够不做任何的标注定制，便可辨认各款式的证照、票据、表单、合等同内容，智能提取关联需求的字段信息，过滤其余冗余字段。
这类结合了文本地位、天然言语处置（NLP）对症结信息抽取的才能，是OCR从辨认到了解的一次进化，拥有极强的运用泛化性，能进一步为企业数字化提供强无力的工具。
值得一提的是，经过文本纠错、文天职类等NLP才能的加持，智能构造化辨认具备认知和了解才能，大大晋升了文字辨认辨认精确率，完成更繁杂、小众样本的业务提效，进一步释放文字辨认的后劲与价值。
据悉，腾讯云智能构造化辨认反对2000+版式，30000+字段提取，无需配置构造化对应瓜葛，自动提取图片中的Key-value对应瓜葛，无效升高定制化模型本钱，关于无Key值字段的可自动调配Key值辨认提取，能够知足集体信息录入、企业资质认证、票据单据报销等场景。


典型场景
不同于制式文档扫描件，天然或者小众场景中的文字拥有更多表示方式。
其没有规范的版式，固定的字体，固定的对应瓜葛，此外图片品质也无奈失掉包管。图片的配景还会对文字发生搅扰，因此检测和辨认诸如天然、小众场景下的文字拥有普遍的运用场景。
关于智能构造化辨认才能的落地运用，有一些典型场景可供参考，详细来讲：
@集体证件信息辨认：
如物流运输、金融、政务行业，对中长尾、不常见、版式不固定的业务证件进行审核或信息录入，这种辨认的证件有如下特征：
地域差别：在不同地域有不同的版式，不合适做垂间接口，如路途运输证。
不常使用：核对的业务场景少频率低，没有对应垂直辨认接口，如残疾物证、结婚证。
@企业运营的证照:典型场景为金融行业，对其客户的资质需求进行审核或信息录入。这种客户输出辨认的证照有如下特征：
特殊业务，在不同地域有不同的版式，如油品售卖许可证、烟草售卖许可证等。
@各类手机截图辨认：如教育、政务行业，辨认截图中的内容，进行资料信息采集录入。这些截图有如下特征：
同一类讲演，不同终端有不同版面，如学籍讲演、成就单。
同一种证实，不同地域有不同版面，例如各地域行程码、安康码。
@物流单据辨认：如安在无限的时间内高效实现包裹的分拣和信息录入，是困扰快递行业的一大困难。这种客户有合乎本身业务的一套单据款式，在数字化收集的过程当中，需求抽取辨认与检测单据中的内容，做货物数据信息的录入和处置，需求KV婚配和精确才能。这些单据有如下特征：
企业自制的单据，如磅单、出库单、装货卸货单等。


腾讯云智能构造化辨认专一于中长尾等版式钻研及提供易用、高性价比的文字辨认智能产品。除了可间接调用的片面的API接口，还提供了丰硕多样的SDK供开发者使用，办事使用简略便捷，兼容性强。
经过丰硕的文字辨认才能矩阵，不停拓展运用场景，助力金融、物流运输、政务、法律等多畛域晋升经营办理效力， 完成逾越式智能降级。