ChatGPT:s roll i OCR

Var och varannan dag ser vi hård konkurrens för att introducera AI-verktyg. Dessa AI-verktyg är inte bara anpassade för textinmatning, utan även för bilder, videor och mycket mer. Historiskt sett har det varit en utmaning att extrahera data från bilder. Det avancerade och välkända AI-verktyget ChatGPT kan dock extrahera text från bilder med hög noggrannhet. Det gör bildbaserad information tillgänglig genom att överbrygga klyftan mellan textuella och visuella data.

Med ChatGPT:s avancerade visionsmodeller kan användare nu använda OCR (Optical Character Recognition) för att extrahera text direkt från bilder och PDF-filer. Denna kraftfulla funktion öppnar upp en värld av möjligheter för att automatisera datautvinning från skannade dokument och konvertera bildbaserat innehåll till redigerbar, tillgänglig text.

Vad är optisk teckenigenkänning (OCR)?

Optical Character Recognition (OCR) är en teknik som omvandlar text till maskinläsbart format. Exempel på text är dokument, signerade foton och handskrivna anteckningar. Denna process gör det möjligt för datorer att tolka text, vilket underlättar redigering, sökning och databehandling. Några av användningsområdena för OCR är:

• OCR hjälper till att konvertera artiklar, kvitton och till och med fysiska böcker till digitala format för bekväm lagring och hämtning.
• Det hjälper till att effektivisera datainmatningsprocesser genom att extrahera information från fakturor och visitkort.
• Hjälper synskadade personer genom att omvandla skriven text till tal.
• Fordons registreringsskyltar kan kännas igen av brottsbekämpande myndigheter eller för vägtullsinsamling.

ChatGPT:s roll i OCR

ChatGPT:s OCR-funktionalitet, som drivs av dess Vision-modeller, gör det möjligt att känna igen och extrahera text från bilder som laddas upp av användare i format som PNG, JPG och PDF. Systemet skannar bilderna, identifierar texten och konverterar den till maskinläsbart, redigerbart digitalt innehåll.

Med den här funktionen kan användarna omvandla pappersdokument eller textinnehållande bilder till digitala format, vilket förenklar redigering och hantering. Dessutom kan ChatGPT:s OCR extrahera text från grafer, diagram och annat visuellt innehåll med inbäddad text, vilket effektiviserar datautvinning och analys för effektivare arbetsflöden.

Hur får jag tillgång till ChatGPT:s visionsmodeller för OCR?

Följ dessa steg för att få tillgång till ChatGPT:s visionsmodell:

• Besök https://chatgpt.com/ och registrera dig. För att använda visionsfunktioner, uppgradera till ChatGPT Plus.
• När du har prenumererat väljer du GPT-4 eller GPT-4o från modellväljaren. Klicka på ikonen ”klipp” för att ladda upp en bild eller PDF.
• Be ChatGPT att extrahera text, t.ex. ”Extrahera texten från den här bilden” eller ”Konvertera den här PDF-filen till redigerbart innehåll”. Modellen kommer att använda OCR för att analysera filen och tillhandahålla maskinläsbar text som du kan granska, kopiera eller redigera direkt i chatten.

Vilka ChatGPT-modeller stöder vision?

ChatGPT är ett AI-verktyg som inte bara kan förstå och generera text, utan även bearbeta och tolka visuella data. Modellerna som stöder visuella data inkluderar:

• GPT-4o: Den allmänt använda GPT-modellen kan resonera kring text, ljud och visuella inmatningar. Användarna kan analysera bilder, tolka innehåll och generera kontextuellt relevanta svar.
• O-serien: Modeller som o1, o1-mini och o3 är utformade för att hantera bildinmatning och resonemang för att besvara frågor baserade på visuellt innehåll.
• GPT-4 Turbo med vision: Den här modellen är en förbättrad version av GPT-4 och bearbetar och svarar effektivt på bildbaserade frågor.

Hur extraherar ChatGPT text från bilder?

ChatGPT extraherar text från bilder med hjälp av OpenAI’s Code Interpreter, ett Python-baserat plugin som förbättrar dess funktionalitet. Den drivs av GPT-4 Visual Language Model (VLM) och använder OCR-teknik (Optical Character Recognition), en specialiserad form av datorseende som identifierar visuella element som bokstäver, siffror och till och med mänskliga ansikten i bilder.

Denna djupinlärningsprocess omvandlar visuella data (pixlar) till maskinläsbar text, vilket gör att ChatGPT kan hantera bildbaserade inmatningar vid sidan av traditionell text.

Genom att kombinera OCR och avancerade modeller för datorseende överbryggar GPT-4 klyftan mellan mänsklig visuell perception och maskinell bearbetning och omvandlar bilder till användbara, redigerbara format.

Denna kapacitet utökar ChatGPT:s tillämpningar bortom textbaserade interaktioner och belyser den växande roll som stora språkmodeller (LLM) och CNN (convolutional neural networks) spelar i skapandet av innehåll och datautvinning.

Så här utför ChatGPT bild-till-text-extraktion:

• Bildbearbetning: Bilden förbehandlas genom att ändra storlek, förbättra kontrast och minska brus för att förbereda den för analys.
• Detektering av text: Avancerade tekniker för objektdetektering identifierar områden i bilden som sannolikt innehåller text genom att känna igen mönster som liknar bokstäver och ord.
• Extrahering av funktioner: Viktiga funktioner som teckensnittsstil, storlek och orientering extraheras från de identifierade textområdena för att underlätta en korrekt rekonstruktion.

• Kontextuell analys: De extraherade funktionerna analyseras av ChatGPT:s språkmodell, som tolkar texten i sitt rätta sammanhang för större noggrannhet.
• Efterbearbetning: Resultatet förfinas för att korrigera fel, förbättra precisionen och säkerställa att den extraherade texten är sammanhängande och användbar.

Den här processen visar de avancerade möjligheterna hos AI-verktyg som ChatGPT att hantera komplexa uppgifter som konvertering av bild till text, vilket ytterligare utökar deras användbarhet i verkliga applikationer.

Tillämpningar av ChatGPT för OCR

Den stora språkmodellen som används av ChatGPT erbjuder flera tillämpningar inom OCR i olika branscher. Den naturliga språkförståelsen och förmågan att extrahera text hjälper företag på flera sätt. OCR-funktionerna hjälper till att automatisera processer, förbättra noggrannheten och förbättra användarupplevelsen. ChatGPT och OCR kan tillämpas inom följande områden:

Digitalisering av medicinska journaler

OCR kan extrahera utskrivna medicinska journaler, skanna recept och extrahera patientinformation från skannade formulär. Genom att kombinera dessa kan ChatGPT hjälpa till att organisera, sammanfatta och tolka patientdata. Receptbehandlingen med OCR i ChatGPT kan säkerställa korrekt tolkning av doser och instruktioner.

Automatiserad datautvinning av finansiella dokument

OCR kan extrahera data från fakturor och kvitton, verifiera data från skannade lånedokument som ID eller kontoutdrag och kan även analysera skannade dokument för avvikelser för att upptäcka bedrägerier. ChatGPT kan kategorisera, sammanfatta och korsreferera information för bokföring, äkthet och återbetalningsändamål.

Redigering av juridiska dokument

OCR-tekniken i ChatGPT gör det möjligt att automatisera extrahering och sammanfattning av juridiska dokument, inklusive domstolsakter eller kontrakt. ChatGPT kan sammanfatta viktiga punkter, lyfta fram viktiga klausuler och svara på frågor. OCR i ChatGPT hjälper också till med ärendehantering och juridisk forskning för enkel hämtning, analys och insikter i juridiska texter.

Automatiserad betygsättning av handskrivna tentor

OCR med ChatGPT underlättar den automatiska utvärderingen av handskrivna tentamenssvar. ChatGPT:s visionsfunktioner gör det möjligt att analysera och betygsätta utifrån en uppsättning kriterier. En sådan automatisering effektiviserar betygsprocessen, minskar lärarnas manuella arbetsbelastning och säkerställer konsekventa bedömningsstandarder.

Automatiserad extrahering av kvittodata

OCR med ChatGPT gör det möjligt att extrahera och kategorisera inköpsinformation från kundkvitton. OCR digitaliserar kvittodata och sedan analyserar ChatGPT och organiserar informationen i relevanta kategorier för effektiv spårning och förbättrad finansiell kundhantering.

Tulldokumentation

OCR med ChatGPT gör det möjligt att automatisera extrahering och validering av tullformulär. Det hjälper till att effektivisera internationella fraktförfaranden och säkerställa efterlevnad av lagstadgade krav. OCR kan validera data från fraktdokument, inklusive etiketter, fakturor och följesedlar.

Loggar för kvalitetskontroll

OCR av ChatGPT hjälper också till att automatisera extraktion och dataanalys från loggar för kvalitetskontroll i tillverkningsindustrin. Denna process underlättar identifieringen av mönster och trender i produktdefekter, vilket gör det möjligt att förbättra kvalitetshanteringen. OCR of ChatGPT kan också analysera data från utrustningssensorer och underhållsloggar för att förutsäga potentiella utrustningsfel.

Överväganden

ChatGPT är ett bra AI-verktyg som passar för en mängd olika uppgifter och tillämpningar. Verktyget har en stark OCR-funktion, och användare har observerat att ChatGPT effektivt korrigerar fel från traditionella OCR-resultat. Det finns dock fortfarande farhågor om att specialiserade OCR-verktyg är mer lämpade för uppgifter som kräver precision, t.ex. komplexa dokumentlayouter.

GPT-4v kan också stöta på problem med icke-latinska språk och komplexa skript, vilket påverkar prestandan i flerspråkiga OCR-uppgifter. Eftersom ChatGPT-modellerna förbättras i takt med att mer data tillhandahålls, uppstår problem när känsliga juridiska dokument eller HR-dokument laddas upp. Jämfört med specialiserade OCR-verktyg saknar ChatGPT också effektiva funktioner för batchbearbetning, vilket gör det mindre praktiskt för hantering av stora volymer dokument.

Slutsats

De avancerade funktionerna i ChatGPT gör det möjligt för individer och företag att generera svar baserat på visuella inmatningar. OCR för ChatGPT breddar tillämpningarna inom flera områden som kräver multimodal förståelse, men det kan fortfarande innebära integritetsfrågor som potentiellt kan äventyra konfidentialiteten. Den visuella tolkningsförmågan hos ChatGPT kan undanröja tillgänglighetsbarriärer, ge värdefulla insikter och bana väg för många kreativa tillämpningar.

Vanliga frågor och svar (FAQs)

Kan ChatGPT extrahera text från bilder?

OCR-funktionen i ChatGPT förenklar processen med att extrahera text från bildkällor. Det ger snabba och exakta lösningar för individer och industrier som kräver textutvinning från bilddokument.

Finns det en gräns för storleken på den bild jag kan ladda upp?

Användare kan ladda upp bilder med en maximal storlek på 20 MB per fil när de använder ChatGPT:s visionfunktioner.

Hur ska jag använda bildinmatningar i konversationer?

Ladda upp ett foto för att börja fråga om objekt, analysera dokument eller utforska visuella element. Lägg till fler bilder senare för att utöka eller förändra konversationen. Använd fotoredigeringsverktyg för att markera områden som du vill att ChatGPT ska fokusera på för mer exakta svar.