Document Recognition atau pengenalan dokumen adalah proses otomatisasi dalam mengidentifikasi dan mengekstrak informasi dari dokumen, baik itu berupa teks, gambar, tabel, atau elemen-elemen lainnya. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah model pemrosesan dokumen dalam proses pekerjaan document recognition.

Teknologi ini sangat bermanfaat dalam berbagai bidang seperti bisnis, pendidikan, kesehatan, dan pemerintahan. Seiring berkembangnya teknologi, pengenalan dokumen telah didorong oleh kecerdasan buatan, pemrosesan bahasa alami, dan computer vision untuk lebih meningkatkan akurasi dan efisiensi. 

Artikel ini akan membahas model-model umum yang digunakan dalam document recognition serta penerapannya dalam industri.

Daftar Model Pemrosesan Dokumen pada Document Recognition

Model Pemrosesan pada Document recognition adalah teknologi yang terus berkembang dengan cepat, didukung oleh kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam. Berbagai model, mulai dari OCR hingga multi-modal understanding, telah memberikan kemampuan untuk secara otomatis mengenali, mengekstraksi, dan memahami informasi dari dokumen. Aplikasi dari teknologi ini sangat luas, mencakup hampir setiap sektor industri yang berhubungan dengan pengolahan dokumen dan informasi.

Dengan terus berkembangnya teknologi AI, masa depan document recognition akan semakin cerah, memberikan efisiensi yang lebih besar dalam pengolahan dokumen dan data yang lebih akurat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

1. Optical Character Recognition (OCR)

Salah satu model paling dasar dan umum dalam document recognition adalah Optical Character Recognition (OCR). OCR adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk membaca teks dari gambar atau dokumen yang dipindai. Proses ini melibatkan dua tahap utama: identifikasi karakter dan ekstraksi teks.

Pada tahap awal perkembangan OCR, metode yang digunakan didasarkan pada pencocokan template, di mana karakter dibandingkan dengan database gambar karakter yang telah disimpan sebelumnya. Namun, pendekatan ini memiliki keterbatasan dalam hal fleksibilitas, terutama ketika karakter memiliki gaya huruf atau ukuran yang berbeda.

Seiring berjalannya waktu, pendekatan modern untuk OCR menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) dan deep learning. Model seperti Convolutional Neural Networks (CNN) digunakan untuk mengidentifikasi dan mengenali karakter dalam dokumen dengan akurasi yang jauh lebih tinggi. OCR saat ini digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengarsipan dokumen hingga pengenalan teks pada tanda jalan atau plat nomor kendaraan.

2. Layout Analysis

Setelah teks dikenali menggunakan OCR, penting juga untuk memahami bagaimana teks tersebut terstruktur dalam dokumen. Layout analysis adalah proses mengidentifikasi elemen-elemen non-teks seperti gambar, grafik, dan tabel, serta menentukan bagaimana elemen-elemen tersebut diatur di dalam dokumen. Tujuan utamanya adalah untuk memahami hierarki dan struktur logis dokumen.

Model untuk layout analysis biasanya menggunakan teknik segmentasi gambar untuk membedakan antara teks, gambar, dan elemen-elemen lainnya. Salah satu pendekatan yang umum digunakan adalah X-Y Cut, di mana dokumen dibagi secara horizontal dan vertikal untuk mengidentifikasi area yang berisi teks dan area non-teks.

Lebih lanjut, model deep learning seperti Mask R-CNN juga mulai digunakan dalam layout analysis. Mask R-CNN mampu melakukan segmentasi instance, yang memungkinkan model untuk mengidentifikasi berbagai objek dalam dokumen dan mengekstrak informasi visual dengan presisi tinggi. Ini sangat bermanfaat dalam dokumen yang kompleks, seperti laporan keuangan atau artikel ilmiah yang mengandung banyak tabel, gambar, dan grafik.

3. Named Entity Recognition (NER)

Setelah teks dan elemen-elemen lainnya diidentifikasi, langkah selanjutnya adalah mengekstraksi informasi spesifik dari teks tersebut. Named Entity Recognition (NER) adalah salah satu metode yang paling umum digunakan untuk tugas ini. NER adalah proses mengidentifikasi dan mengkategorikan entitas-entitas penting dalam teks seperti nama orang, lokasi, organisasi, tanggal, dan lain-lain.

NER adalah bagian dari pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), di mana model NLP seperti Recurrent Neural Networks (RNN) dan Transformer sering digunakan. Salah satu model terkenal dalam NLP adalah BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), yang mampu memahami konteks kalimat dengan lebih baik daripada model sebelumnya. BERT digunakan untuk meningkatkan akurasi dalam mengekstraksi entitas dari dokumen, terutama dalam dokumen yang memiliki struktur kalimat yang kompleks.

NER sangat bermanfaat dalam banyak aplikasi seperti penanganan data pelanggan, pengolahan dokumen legal, serta pengarsipan dokumen keuangan di mana informasi kritis harus diidentifikasi dan disusun dengan cepat.

4. Table Recognition

Dokumen sering kali mengandung tabel yang berfungsi untuk menyajikan data dalam format yang lebih terstruktur dan mudah dibaca. Tantangan dalam pengenalan tabel adalah memahami struktur tabel secara tepat, mengekstraksi konten di dalam sel, serta mengidentifikasi hubungan antar baris dan kolom. Untuk itu, model table recognition dikembangkan.

Model-model modern menggunakan deep learning untuk menyelesaikan tugas ini. Salah satu model yang efektif adalah Graph Neural Networks (GNN), yang dapat digunakan untuk mengenali hubungan antar elemen dalam tabel dengan lebih baik. Selain itu, model Transformer, seperti Table Transformer (TATR), juga digunakan untuk memahami konteks dan struktur tabel dengan akurasi yang lebih baik.

Table recognition sangat penting dalam bidang seperti analisis data keuangan, penelitian ilmiah, dan laporan bisnis, di mana data sering kali disajikan dalam bentuk tabel yang kompleks dan kaya akan informasi.

5. Document Classification

Document classification adalah proses penggolongan dokumen ke dalam kategori tertentu berdasarkan konten yang ada di dalamnya. Misalnya, dalam dunia bisnis, dokumen dapat digolongkan menjadi faktur, surat kontrak, laporan keuangan, dan sebagainya. Klasifikasi dokumen secara manual memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan, sehingga model otomatis menjadi sangat diperlukan.

Teknik machine learning seperti Support Vector Machines (SVM) dan Random Forest awalnya digunakan untuk klasifikasi dokumen. Namun, dengan perkembangan deep learning, model-model seperti CNN dan RNN telah memberikan hasil yang lebih baik. Salah satu pendekatan yang sangat populer adalah penggunaan model berbasis Transformer seperti BERT dan GPT, yang dapat memahami konteks lebih dalam dari dokumen dan menghasilkan klasifikasi yang lebih akurat.

Klasifikasi dokumen digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengarsipan otomatis, penyortiran dokumen email, dan pencarian dokumen yang relevan dalam database besar.

6. Handwritten Text Recognition (HTR)

Handwritten Text Recognition (HTR) atau pengenalan teks tulisan tangan adalah cabang dari OCR yang lebih kompleks. Berbeda dengan teks cetak, tulisan tangan memiliki variasi yang lebih besar dalam hal bentuk, ukuran, dan gaya penulisan. Ini membuat pengenalan teks tulisan tangan menjadi tantangan yang unik.

Model-model HTR modern menggunakan pendekatan deep learning, terutama menggunakan kombinasi CNN untuk ekstraksi fitur visual dan RNN atau Transformer untuk memahami urutan karakter dan kata. Salah satu tantangan besar dalam HTR adalah menangani variasi antar individu dalam gaya tulisan, sehingga model harus dilatih dengan data yang sangat beragam.

HTR memiliki banyak aplikasi, termasuk dalam digitalisasi arsip sejarah, pengenalan teks dari catatan medis, serta pengolahan formulir dan kuesioner yang diisi dengan tulisan tangan.

7. Natural Language Understanding (NLU)

Selain mengekstraksi teks dan elemen-elemen dari dokumen, penting juga untuk memahami makna dari dokumen tersebut. Natural Language Understanding (NLU) adalah cabang dari pemrosesan bahasa alami yang berfokus pada pemahaman konten teks. Ini mencakup tugas-tugas seperti analisis sentimen, summarization (ringkasan otomatis), dan question answering (penjawaban otomatis dari teks dokumen).

Model-model NLU modern seperti GPT-4 dan BERT telah menunjukkan kemampuan yang luar biasa dalam memahami konteks dan memberikan jawaban yang relevan dari teks. NLU sangat bermanfaat dalam aplikasi seperti analisis dokumen hukum, di mana pemahaman yang mendalam tentang isi dokumen diperlukan.

8. Multi-Modal Document Understanding

Dalam beberapa kasus, dokumen tidak hanya berisi teks, tetapi juga gambar, grafik, diagram, dan elemen-elemen visual lainnya. Untuk dapat mengenali dan memahami semua elemen ini, pendekatan multi-modal diperlukan, di mana model harus mampu menangani berbagai jenis data secara bersamaan.

Model multi-modal menggunakan kombinasi teknik computer vision dan NLP untuk mengekstraksi dan memahami informasi dari dokumen. Contohnya, model VisualBERT dan LayoutLM dapat menggabungkan informasi visual dan tekstual untuk mengenali elemen-elemen kompleks dalam dokumen seperti formulir atau laporan yang mengandung grafik dan teks.

Mengoptimasi Dokumen Pekerjaan dengan Document Recognition

Jadikan pekerjaan kamu lebih teroptimasi terutama untuk pengurusan dokumen-dokumen pekerjaan yang butuh dioptimasi dengan Document Recognition dari Aptikma!

Aptikma menggabungkan Optical Character Recognition (OCR) dengan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning untuk mengotomatisasi pemrosesan data dari dokumen. Sistem ini memungkinkan pemrosesan dokumen secara lebih efisien, meminimalkan kesalahan manusia, dan meningkatkan produktivitas operasional.

Segera hubungi kami melalui Email atau WhatsApp dan temukan kemudahan dalam bekerja dengan Documen Recognition dari Aptikma!