ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY представила новую версию ABBYY FineReader Engine 12 — инструментария разработчика для распознавания информации из отсканированных бумажных и PDF-документов, изображений и фотографий, а также скриншотов с экранов устройств, в том числе промышленных дисплеев.

В новой версии, созданной с применением сверточных нейронных сетей, используются технологии обработки естественного языка и машинного обучения. С их помощью можно определить тип документа не только по внешним признакам, но и по его смыслу, выявляя малейшие отличия между разными категориями.

Среди новых возможностей можно отметить:

  • Интеллектуальная классификация: технология самостоятельно выявляет внешние и смысловые признаки, характерные для документов. Эффективность работы можно регулировать за счет установления баланса между полнотой и точностью классификации.
  • Улучшен анализ и восстановление логической структуры документа с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта и технологий ABBYY-ADRT (Adaptive Document Recognition Technology). ABBYY FineReader Engine делит документ на отдельные страницы и анализирует оформление и содержание каждой из них. При экспорте в различные форматы файлов получается точно воссозданный документ с полным сохранением элементов форматирования, например, шрифтов, колонтитулов, колонок и др. Значительно улучшено качество восстановления таблиц: ячеек с текстом, пунктирных границ, цветов линий.
  • Более быстрый и расширенный экспорт в XML.
  • Появилась возможность сохранять файлы в форматах HTML 5 и ALTO 3.1. Кроме того, теперь документы можно экспортировать в новые форматы PDF: PDF 2.0, PDF/UA, PDF/A-2b и PDF/A-3b с возможностью поиска, что особенно важно для архивного хранения.
  • Более надежное шифрование: поддержка 256-битного AES-шифрования и поддержка символов юникода позволяет использовать пароли независимо от операционной системы.
  • Поддержка облачных технологий: теперь развернуть приложения с использованием ABBYY FineReader Engine можно и на облачных платформах, таких как Microsoft Azure.

«В новом ABBYY FineReader Engine мы использовали передовые технологии в области машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют наиболее точно классифицировать документы по смыслу и распознавать полезные данные. Эти возможности будут особенно востребованы в системах предотвращения утечек данных, технологиях машинного зрения и платформах для управления контентом предприятий, в которых важную роль играет быстрое распознавание документов», – комментирует Дмитрий Шушкин, генеральный директор ABBYY Россия.

Инструментарий ABBYY FineReader Engine 12 содержит готовые примеры кода, которые помогут ускорить разработку приложений. С их помощью можно решить наиболее распространенные задачи по интеллектуальной обработке документов.

ABBYY FineReader Engine поддерживает 208 языков распознавания, в том числе в новой версии добавлены фарси и бирманский. Также технология позволяет распознавать документы, которые содержат сразу несколько языков. Это расширяет возможности компаний при выводе решений на международный рынок.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru