Com analitzar els repositoris d'imatge per a freqüència de paraules clau i tendències

L’anàlisi de tendències i freqüències de paraules clau en els arxius d’imatges escanejats grans és fonamental per a les auditories de conformitat, la intel·ligència empresarial i la reportatge operatiu. Aspose.OCR Image Text Finder per .NET simplifica aquest procés amb robustes característiques de cerca i reporting.

El problema del món real

L’audit manual o la freqüència de comptar a través de milers d’imatges és lent i per error - les empreses necessiten anàlisis automatitzades per a la descoberta de paraules clau, la conformitat i les intuïcions de rendiment.

Revisió de solucions

Batx scan imatges per a paraules clau, comptar i agregar ocasions, llavors analitzar o visualitzar tendències per una visió accionable.

Prerequisits

• Visual Studio 2019 o posterior
• .NET 6.0 o posterior (o .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR per a .NET des de NuGet
• Llista de paraules clau en un arxiu de text (per exemple, una per línia)

PM> Install-Package Aspose.OCR

Implementació de pas a pas

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>();
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]++;
        }
    }
}

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

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}");
            }
        }
    }
}

Utilitzar casos i aplicacions

Auditors de conformitat i polítiques

Segueix com sovint apareixen termes sensibles en els arxius digitals.

Intel·ligència empresarial

Analitzar les tendències en contractes, formularis o comunicacions al llarg del temps o per font.

Gestió d’actius digitals

Millorar la capacitat de cerca i la visió per a grans arxius escanats.

Els reptes i les solucions comunes

Títol 1: grans volums de dades

Solució: Planifica les tasques fora de l’hora i utilitza el tractament/logging d’error robust.

Títol 2: Dades incompletes i sorolloses

Solució: Preprocés de les imatges, revistes i llistes de paraules clau.

Challenge 3: Sets multilingüe o multidisciplinaris

** Solució: ** Anàlisi de segments per llenguatge o tipus de contingut.

Consideracions de rendiment

• Monitor de CPU / disc en arxius grans
• Paral·lelitzar el processament si és necessari
• Visualitza els resultats amb les eines de BI / reportatge

Les millors pràctiques

• Curar/actualitzar les llistes de paraules clau per a la seva auditoria
• Planificar informes regulars sobre les tendències
• Visualitza les tendències per a una visió accionable
• Backup de totes les dades i resultats de manera segura

Escenaris avançats

Escenari 1: Sèrie de temps o anàlisi basada en categoria

Segueix les tendències per mes, any o tipus de document per a una visió profunda.

Escenari 2: Alertes i triggers del flux de treball en els pics de tendència

Trigger alerta si la freqüència d’un termini augmenta inesperadament.

Conclusió

Aspose.OCR Image Text Finder per a .NET permet una poderosa anàlisi d’arxius escanats, que permet la conformitat, l’intel·ligència empresarial i la reportatge amb freqüència de paraules clau i dades de tendències.

Per a característiques d’anàlisi avançades, visita Aspose.OCR per a .NET API Referència .