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.

Подпишитесь на новости

Зоопарк остаётся: 54% зрителей AM Live управляют ИТ лишь частично

Разные производители, одна система управления — звучит удобно, но пока встречается редко. В голосовании зрителей AM Live лишь 3% выбрали такой вариант для своей компании. У 54% управление разнородной инфраструктурой объединено только частично.

Результаты обсудили в эфире «ИТ-экосистемы: удобство, экономия или зависимость?».

Ещё 23% участников сообщили об отдельных платформах с собственным управлением, 16% — о единой экосистеме одного производителя.

Интерес к единым платформам зрители объяснили прежде всего потребностью в автоматизации и централизованном управлении — 78%. Ещё 64% назвали необходимость сокращать затраты на ИТ, 61% — проблемы с совместимостью и обновлениями, 53% — дефицит специалистов для поддержки разных систем.

Сергей Рычихин назвал наиболее распространённую ситуацию зоопарком, с которым можно жить.

Главным критерием при развитии инфраструктуры 72% зрителей назвали совместимость с существующими системами, 63% — единое управление и автоматизацию, 58% — надёжность и совместимость обновлений.

При этом собрать продукты под одним логотипом недостаточно. Александр Гавриленко выделил признаки экосистемы: технологическую стыковку, единообразный пользовательский опыт, понятное масштабирование и единое окно поддержки.

Обратная сторона удобства — зависимость от поставщика. Рычихин рекомендовал подробно закреплять в договоре требования к интеграции и условия выхода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru