С развитием искусственного интеллекта (ИИ) нейросети стали незаменимыми помощниками для работы с документами.
В статье рассказываем, как ИИ помогает в обработке документов, и в каких отраслях можно использовать нейросети для работы с документацией. А в конце делимся примерами лучших нейросетей для работы с документами word, pdf, jpeg, txt.
Кстати, мы уже писали о том, как сделать перевод с помощью нейросети. Еще больше полезных материалов из мира образования ищите на нашем Telegram-канале. И не забывайте следить за акциями и скидками от компании — с ними еще выгоднее учиться на отлично.
Как использовать нейросети для обработки текстовых документов
Текст остается основным носителем информации, и нейросети показывают отличные результаты при его обработке. Вот некоторые возможности ИИ для обработки текстовых документов.
Автоматическое реферирование и аннотирование с помощью ИИ
Нейросети могут автоматически генерировать краткие обзоры и аннотации текстовых данных, ИИ понимает контекст, может выделять самые важные фрагменты текста и делать информативные и лаконичные резюме. Это особенно полезно при обработке научных статей, юридических документов и новостных лент.
Вот нейросети, которые подходят для автоматического реферирования:
- BART (Facebook), T5 (Google). Эти нейросети подходят для текстового реферирования (TL; DR).
- GPT (OpenAI), Mistral, Llama. Это нейросети, которые могут кратко пересказывать и аннотировать тексты.
- Yandex Toloka ML. Это российский инструмент, который заточен под обработку текстов.
Поддержка русского языка у этих нейросетей:
- GPT-4, GPT-3.5, Llama-2, Mistral, Toloka — справляются хорошо с русскоязычными документами;
- T5, BART — частично поддерживают русский язык, но хуже, чем нейросети выше.
Классификация и категоризация с помощью ИИ
Нейросети могут автоматически классифицировать документы по разным категориям на основе их содержания. Например, с помощью ИИ можно автоматически определять тематику статей, классифицировать отзывы клиентов или распределять входящую корреспонденцию по отделам. Это упрощает организацию и поиск информации.
Вот нейросети, которые подходят для классификации и категоризации документов:
- BERT (RoBERTa, RuBERT, mBERT). Эти нейросети подходят для классификации текста.
- FastText (от Facebook). Это простая и быстрая нейросеть для классификации текстовой информации.
- Transformers от Hugging Face (XLM-R, mBERT, RuBERT). Эти нейросети помогают определять категории или темы текста, например, анализ тональности, классификация новостей.
Поддержка русского языка у этих нейросетей:
- RuBERT (от Сбербанка) и XLM-R — поддерживают русский на хорошем уровне;
- FastText — хуже справляется с русскоязычными документами.
Извлечение информации с помощью ИИ
Нейросети могут извлекать структурированные данные из неструктурированных текстовых документов. Например, ИИ может распознавать имена людей, названия организаций, даты и выделять ключевые факты и отношения между ними. Это помогает автоматически создавать базы данных и аналитические отчеты.
Вот нейросети, которые подходят для извлечения информации из документов:
- SpaCy (с модулем для русского языка). Эта нейросеть может анализировать синтаксическую структуру предложения и определять зависимости между словами. Это помогает понять, как слова связаны друг с другом и как они образуют осмысленные фразы и предложения.
- DeepPavlov (RuBERT, Natasha). Эти нейросети помогают извлекать структурированную информацию из неструктурированного текста. Это может быть извлечение фактов, оценка отношений между людьми и другие полезные данные. Например, извлечение информации о дате рождения человека из биографии.
- NER-модели (Named Entity Recognition), например, от Hugging Face. Эти нейросети идентифицируют и классифицируют имена людей, названия организаций, географические локации, даты, денежные суммы, проценты и многое другое.
Поддержка русского языка у этих нейросетей:
- Natasha, DeepPavlov, RuBERT — лучшие варианты;
- SpaCy — определяет русскоязычные документы с помощью модуля для русского языка.
Машинный перевод с помощью ИИ
Нейросети могут точнее и естественнее делать перевод текста по сравнению с традиционными методами. ИИ учитывает контекст и лингвистические нюансы и выдает толковый перевод даже технически сложного текста.
Вот нейросети, которые подходят для машинного перевода:
- MarianMT (Hugging Face). Эта нейросеть поддерживает русский язык.
- M2M-100 (Meta). У этой нейросети мультиязычный переводчик.
- Яндекс.Переводчик, Google Translate API. Эти нейросети можно использовать для машинного перевода в сфере коммерческих решений.
Поддержка русского языка у этих нейросетей: все перечисленные модели хорошо поддреживают русский.
Оцифровка архивов и обработка бумажной документации с помощью ИИ
Нейросети обучены на больших объемах данных, они могут распознавать текст на изображениях с высокой точностью, даже если документы повреждены. Это помогает автоматически преобразовывать бумажные документы в электронный формат без ручного ввода данных.
Вот нейросети, которые подходят для обработки бумажной документации:
- Tesseract OCR. У этой нейросети свободный движок для распознавания текста.
- ABBYY FineReader. Это нейросеть с лучшей поддержкой русского языка.
- EasyOCR. Эта нейросеть поддерживает кириллицу.
Поддержка русского языка у этих нейросетей: все перечисленные модели хорошо поддреживают русский.
Генерация текста с помощью ИИ
С помощью нейросетей можно генерировать текст разного содержания, начиная от написания новостных статей и рекламных слоганов до создания технических описаний и ответов на вопросы.
Вот нейросети, которые подходят для генерации текста:
- GPT-4, GPT-3.5, Llama-2, Mistral. Эти нейросети могут генерировать текст любой сложности.
- YaLM (Яндекс). Эта нейросеть учитывает контекст и дает логичные, связные и грамматически правильные результаты.
- RuGPT-3 (Сбербанк). Эта нейросеть дает мощные инструменты для работы с текстом, можно применять в разных сферах.
Поддержка русского языка у этих нейросетей:
- YaLM, RuGPT-3, GPT-4 — хорошо генерируют текст на русском;
- Mistral, Llama-2 — не совсем корректно генерируют текст на русском.
Как использовать нейросети для работы с изображениями
Нейросети показывают хорошие результаты при обработке изображений. Вот некоторые возможности ИИ.
Распознавание объектов с помощью ИИ
Нейросети могут автоматически идентифицировать и локализовать объекты на изображениях. Это можно использовать при обработке видео для контроля качества продукции, нахождения дефектов и идентификации объектов на аэрофотоснимках.
Вот нейросети, которые подходят для распознования объектов:
- YOLO (You Only Look Once). Эта нейросеть представляет собой быстрый объектный детектор.
- Detectron2 (Facebook AI). В этой нейросети есть мощная библиотека.
Поддержка русского языка у этих нейросетей: язык не имеет значения, потому что модели работают с изображениями.
Классификация изображений с помощью ИИ
Нейросети могут автоматически классифицировать изображения по разным категориям на основе их содержания. Например, ИИ может автоматически сортировать фотографии по темам, определять тип объекта на изображении или классифицировать медицинские снимки, чтобы найти патологии.
Вот нейросети, которые подходят для классификации изображений:
- ResNet, EfficientNet, Vision Transformer (ViT). Эти нейросети используют для классификации изображений на разные классы, например, распознавание объектов, сцен и лиц.
- RuDALL-E. Эта нейросеть подходит для сложных визуальных задач.
Поддержка русского языка у этих нейросетей: не имеет значения для классификации.
Генерация изображений с помощью ИИ
Нейросети можно использовать, чтобы создать новые изображения на основе заданных параметров. С помощью ИИ можно создавать реалистичные портреты, генерировать дизайнерские концепции и придумывать оригинальные визуальные эффекты.
Вот нейросети, которые подходят для генерации изображений:
- Stable Diffusion, DALL-E, MidJourney. Эти нейросети помогают создавать вариации существующих изображений.
- RuDALL-E (Сбербанк). Эта нейросеть обучена на русскоязычных данных.
Поддержка русского языка у этих нейросетей:
- RuDALL-E — лучший вариант для русских запросов;
- Stable Diffusion, MidJourney — для использования нужно знать английский язык.
Как использовать нейросети для обработки других типов документов
Помимо текста и изображений нейросети можно использовать для работы с другими типами документов: аудиофайлами, видеозаписями и таблицами.
Анализ аудиозаписей с помощью ИИ
Нейросети могут автоматически распознавать речь, выделять ключевые слова и фразы, анализировать эмоциональную окраску и идентифицировать говорящего. Это можно использовать, чтобы транскрибировать аудиозаписи, анализировать телефонные разговоры и мониторить социальные сети.
Вот нейросети, которые подходят для анализа аудиозаписей:
- Whisper (OpenAI). Это лучшая нейросеть в распознавании речи.
- DeepSpeech (Mozilla). Эта нейросеть поддерживает русский язык.
- Vosk (от Kaldi). У этой нейросети есть офлайн-распознавание аудиозаписи.
Поддержка русского языка у этих нейросетей:
- Whisper, Vosk — отлично работают с русским;
- DeepSpeech — поддерживает русский язык, но иногда выдает неккоректный результат.
Анализ видеозаписей с помощью ИИ
Нейросети могут автоматически распознавать объекты и действия на видео, отслеживать перемещение людей и объектов, анализировать поведение и находить аномалии. Это можно использовать для систем видеонаблюдения, анализа спортивных трансляций и автоматизации производства.
Вот нейросети, которые подходят для анализа видеозаписей:
- YOLO + OpenCV. С помощью этих нейросетей можно обнаруживать объекты на видео.
- SlowFast (Facebook AI). С помощью этой нейросети можно анализировать движения.
- DeepFace. С помощью эьлй нейросети можно распознавать лица.
Поддержка русского языка у этих нейросетей: не имеет значения для анализа видео.
Анализ табличных данных с помощью ИИ
Нейросети могут автоматически находить закономерности и аномалии в табличных данных, прогнозировать будущие значения и оптимизировать процессы. Это можно использовать, чтобы анализировать финансовые данные, управлять запасами и оптимизировать маркетинговые кампании.
Вот нейросети, которые подходят для анализа табличных данных:
- TabNet (Google AI). Эта нейросеть представляет собой мощный и универсальный инструмент для анализа табличных данных, который сочетает в себе высокую точность прогнозирования и интерпретируемость результатов.
- XGBoost, CatBoost (Яндекс). Эти нейросети отлично подходят для анализа любых данных.
Поддержка русского языка у этих нейросетей:
- CatBoost — лучшая модель для работы с русскими данными;
- TabNet, XGBoost — не совсем корректно работают с русскоязычными таблицами.
Кстати! Для наших читателей сейчас действует скидка 10% на любой вид работы
Как можно использовать нейросети для обработки документов в разных отраслях: примеры применения
У нейросетей широкие возможности для обработки документов, которые можно использовать в разных областях:
- Финансы. Примеры применения: нахождение мошеннических операций, анализ кредитного риска, прогнозирование рыночных тенденций.
- Здравоохранение. Примеры применения: диагностика заболеваний по медицинским изображениям, персонализированная медицина, разработка новых лекарств.
- Производство. Примеры применения: контроль качества продукции, оптимизация производственных процессов, прогнозирование отказов оборудования.
- Маркетинг. Примеры применения: персонализация рекламы, анализ поведения клиентов, прогнозирование спроса.
- Юриспруденция. Примеры применения: анализ юридических документов, поиск прецедентов, автоматическое составление контрактов.
Список нейросетей для обработки документов
Выбор подходящей нейросети для обработки документов зависит от конкретной задачи и вида документа. Рассмотрим несколько популярных бесплатных нейросетей для работы с документами разных видов.
YandexGPT
YandexGPT разработала российская компания Яндекс, у нее широкий спектр возможностей в области обработки текста на русском языке. Сервис отлично может делать машинный перевод, распознавать речь, генерировать текст и анализировать тональности.
Нейросеть подходит для работы с большими русскоязычными документами Ворд: научными работами, юридическими документами, архивными данными. Ее можно использовать для автоматического перевода документов на другие языки, извлечения ключевых фактов и мнений, а еще для создания кратких аннотаций. Главное преимущество нейросети — интеграция с другими сервисами Яндекса и высокая скорость обработки запросов.
Chat GPT
Chat GPT разработала компания OpenAI, эта нейросеть может генерировать тексты, отвечать на вопросы и участвовать в диалоге. С помощью чата GPT можно работать с любимыми видами документов и выполнять разные задачи: создавать контент, писать статьи, анализировать изображения, обобщать информацию из разных источников.
Сервис особенно полезен при работе с текстовыми документами, которые требуют креативного подхода и глубокого понимания контекста. Главное преимущество нейросети — это высокое качество генерируемого текста и широкий спектр знаний.
ChatDOC
ChatDOC — это инновационная нейросеть, которая специализируется на обработке и анализе документов в формате PDF. Она помогает пользователям задавать вопросы по содержанию PDF-файлов и получать быстрые и точные ответы.
Бот идеально подходит для работы с большими и сложными PDF-документами: научными статьями, техническими отчетами, юридическими договорами и финансовыми отчетами. Главное преимущество нейросети — это высокая точность извлечения информации и удобный интерфейс.
Zaochnik GPT
Нейросеть Zaochnik GPT специально разработали для помощи студентам и преподавателям. Zaochnik GPT предлагает широкий набор функций для работы с учебными материалами, нейросеть может генерировать рефераты, курсовые работы, дипломные проекты и ответы на экзаменационные вопросы.
Сервис полезен для обработки учебных текстов, подготовки к экзаменам, написания эссе и научных работ. Еще его можно использовать для автоматического поиска информации в конкретном документе, создания планов и структуры работ, а еще для проверки грамматики и орфографии документации. Главное преимущество нейросети — это поддержка разных форматов документов и точные ответы.
ExplainPaper
Нейронную сеть ExplainPaper разработали специально для анализа научных статей. Она помогает пользователям загружать научные статьи и получать объяснения сложных концепций, формул и методов.
Генератор ExplainPaper идеально подходит для студентов, исследователей и всех, кто хочет быстро и легко понять содержание научных статей. Ее можно использовать, чтобы найти определения терминов, объяснения математических формул и проанализировать результаты исследований. Главное преимущество нейросети — это специализация на научных статьях и понятные объяснения.
Теперь вы знаете, какой ИИ лучше использовать для работы с текстовыми файлами Ворд и другими документами. Если появятся сложности, обращайтесь в студенческий сервис, наши эксперты помогут разработать документацию быстро и качественно.
