Източник: Text Finder
Как да анализираме репозиториите на изображението за честотата и тенденциите на ключовите думи

Как да анализираме репозиториите на изображението за честотата и тенденциите на ключовите думи

Анализирането на трендовете и честотите на ключовите думи в големи скенирани архиви на изображения е от решаващо значение за одитите за съответствие, бизнес интелигенцията и оперативното докладване. Aspose.OCR Image Text Finder за .NET ускорява този процес с надеждни функции за търсене и отчитане.

Реални световни проблеми

Ручният одит или честотата на броя на хиляди изображения е бавна и предпазна от грешки – бизнесът се нуждае от автоматизирана анализа за откриване на ключови думи, съответствие и представяне.

Преглед на решението

Батч сканира изображения за ключови думи, брои и обобщава събития, а след това анализира или визуализира тенденции за действие.

Предупреждения

  • Visual Studio 2019 или по-късно
  • .NET 6.0 или по-късно (или .Net Framework 4.6.2+)
  • ASPOSE.OCR за .NET от NuGet
  • Списък с ключови думи в текстови файлове (например, един по линия)
PM> Install-Package Aspose.OCR

Стъпка по стъпка изпълнение

Стъпка 1: Подгответе списъка с ключови думи и изображения 

List<string> keywords = new List<string>(File.ReadAllLines("keywords.txt"));
string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png", SearchOption.AllDirectories);

Стъпка 2: Скениране на изображения и изчисляване на събития 

Dictionary<string, int> keywordCounts = new Dictionary<string, int>();
RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
foreach (string keyword in keywords) keywordCounts[keyword] = 0;
foreach (string file in files)
{
    foreach (string keyword in keywords)
    {
        if (ocr.ImageHasText(file, keyword, settings))
        {
            keywordCounts[keyword]++;
        }
    }
}

Стъпка 3: Агрегация и резултати от износа 

using (var writer = new StreamWriter("keyword_frequency.csv"))
{
    writer.WriteLine("Keyword,Count");
    foreach (var kvp in keywordCounts)
    {
        writer.WriteLine($"{kvp.Key},{kvp.Value}");
    }
}

Стъпка 4: Автоматично докладване и анализ на тенденциите

  • Извършване на работни места по график (нощно / седмично)
  • Използвайте експортирани CSV с Excel, Power BI или Python за графики на тенденциите

Стъпка 5: Допълнителен пример 

using Aspose.OCR;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        List<string> keywords = new List<string>(File.ReadAllLines("keywords.txt"));
        string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png", SearchOption.AllDirectories);
        Dictionary<string, int> keywordCounts = new Dictionary<string, int>();
        foreach (string keyword in keywords) keywordCounts[keyword] = 0;
        RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
        settings.Language = Language.English;
        AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
        foreach (string file in files)
        {
            foreach (string keyword in keywords)
            {
                if (ocr.ImageHasText(file, keyword, settings))
                    keywordCounts[keyword]++;
            }
        }
        using (var writer = new StreamWriter("keyword_frequency.csv"))
        {
            writer.WriteLine("Keyword,Count");
            foreach (var kvp in keywordCounts)
            {
                writer.WriteLine($"{kvp.Key},{kvp.Value}");
            }
        }
    }
}

Използване на случаи и приложения

Одит на съответствието и политиката

Проследете колко често чувствителни термини се появяват в цифровите архиви.

Бизнес интелигентност

Анализиране на тенденциите в договори, форми или комуникации с течение на времето или по източник.

Управление на цифровите активи

Подобряване на търсенето и разбирането за големи скенирани архиви.

Съвместни предизвикателства и решения

Предизвикателство 1: Големи обеми данни

Решение: Планиране на извънредни работни места и използване на солидна обработка на грешки / записване.

Предизвикателство 2: Непълни / шумни данни

Решение: Препроцесиране на изображения, изтегляне на прегледи и списъци с ключови думи.

Предизвикателство 3: Многоезични или мулти-категорични комплекти

**Решението: ** Анализ на сегментите по език или тип съдържание.

Преглед на изпълнението

  • Проследяване на CPU/диск върху големи архиви
  • Паралелно обработване, ако е необходимо
  • Визуализиране на резултатите с BI/репортажни инструменти

Най-добрите практики

  • Изчистете/актуализирайте списъците с ключови думи за вашия одит
  • Редовни доклади за тенденциите
  • Визуализиране на тенденциите за действително разбиране
  • Възстановяване на всички данни и резултати безопасно

Разширени сценарии

Сценарий 1: Серия на времето или анализ на базата на категории

Проследете тенденциите по месец, година или тип документ за дълбок поглед.

Сценарий 2: Алармиране и тригъри на работния поток на трендови върхове

Триггерът предупреждава, ако честотата на термина се увеличава неочаквано.

заключение

Aspose.OCR Image Text Finder за .NET позволява мощна анализа на скенираните архиви – улесняване на съответствието, бизнес интелигентност и докладване с действаща честота на ключовите думи и данни за тенденции.

За напреднали аналитични функции, посетете Aspose.OCR за .NET API Референт .

 Български