استخراج بيانات المستندات باستخدام OCR و Custom NER في Python

تحتوي المستندات والصور الممسوحة ضوئيًا الخام على بيانات قيمة، ولكن فتح هذه المعلومات يتطلب سد الفجوة بين الرؤية الحاسوبية (computer vision) ومعالجة اللغة الطبيعية (natural language processing). ترشدك هذه الدورة النصية خلال عملية بناء مسار تحليل مستندات ذكي. ستتعلم كيفية تنظيف صور المستندات، واستخراج النص الخام، وتدريب نموذج مخصص للتعرف على الكيانات المسماة (NER) لتحديد نقاط البيانات الحاسمة وهيكلتها تلقائيًا. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للرؤية الحاسوبية (computer vision)، والتعرف البصري على الأحرف (OCR)، ومعالجة اللغة الطبيعية (natural language processing). - تنظيف صور المستندات ومعالجتها مسبقًا باستخدام OpenCV لتحسينها لاستخراج النص. - استخراج النص من الصور باستخدام Pytesseract وتنسيقه للمعالجة اللاحقة. - تصنيف بيانات النص يدويًا باستخدام مخطط وسم BIO (Inside-Outside-Beginning) لاستخراج الكيانات المخصصة. - تدريب نموذج مخصص للتعرف على الكيانات المسماة (NER) باستخدام مسارات إعداد SpaCy الحديثة. - هيكلة النص المستخرج في تنسيقات بيانات نظيفة ومُتحقق منها باستخدام تقنيات التحقق الحديثة في Python. نبدأ بالتعاريف الأساسية وإعداد بيئة Python الخاصة بك. بعد ذلك، ستنتقل عبر المعالجة المسبقة للصور، واستخراج النص بواسطة OCR، وتصنيف النص يدويًا، وتدريب نموذج NLP المخصص الخاص بك، وتنتهي بهيكلة بياناتك المستخرجة. تم تصميم هذه الدورة لمطوري Python المبتدئين، وعشاق البيانات، ومهندسي التعلم الآلي الطموحين، ولا تتطلب سوى معرفة أساسية بـ Python للبدء. ابدأ القراءة اليوم لتحويل صور المستندات غير المهيكلة إلى بيانات نظيفة وقابلة للتنفيذ.