Vi presenterar CloudScan; ett fakturaanalyssystem som kräver nollkonfiguration eller anteckning i förväg. I motsats till tidigare arbete, CloudScan inte förlitar sig på mallar för faktura layout, istället lär sig en enda global modell av fakturor som naturligt generaliserar till osynliga faktura layouter. Modellen tränas med hjälp av data som automatiskt extraheras från slutanvändaren som feedback. Denna automatiska utbildning data extrahering tar bort kravet på användare att kommentera data exakt. Vi beskriver en återkommande neural nätverksmodell som kan fånga upp ett långsiktigt sammanhang och jämföra det med en grundläggande logistisk regressionsmodell som motsvarar det nuvarande CloudScan produktionssystemet. Vi utbildar och utvärderar systemet på 8 viktiga fält med hjälp av en datauppsättning på 326471 fakturor. Den återkommande neurala nätverk och baslinje modell uppnå 0,891 och 0,887 genomsnittliga F1 poäng respektive på sett faktura layouter. För den svårare uppgiften att osynliga fakturalayouter, den återkommande neurala nätverksmodellen överträffar baslinjen med 0,840 genomsnitt F1 jämfört med 0,788.
Ett annat relaterat arbete är REF som extraherar viktig värdeinformation från strukturerade dokument (fakturor) med hjälp av ett återkommande neuralt nätverk (RNN).
CloudScan - A Configuration-Free Invoice Analysis System Using Recurrent Neural Networks
{'venue': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'journal': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}