Πώς να αναλύσετε τα αποθέματα εικόνας για τη συχνότητα και τις τάσεις των λέξεων-κλειδιών

Η ανάλυση των τάσεων και των συχνοτήτων λέξεων-κλειδιών στα μεγάλα αρχεία εικόνας με σάρωση είναι ζωτικής σημασίας για τους ελέγχους συμμόρφωσης, την επιχειρηματική νοημοσύνη και τις επιχειρησιακές αναφορές.Το Aspose.OCR Image Text Finder για .NET διευκολύνει αυτή τη διαδικασία με ισχυρά χαρακτηριστικά αναζήτησης και αναφοράς.

Το πρόβλημα του πραγματικού κόσμου

Ο χειροκίνητος έλεγχος ή η συχνότητα που υπολογίζεται σε χιλιάδες εικόνες είναι αργή και ελαττωματική – οι επιχειρήσεις χρειάζονται αυτοματοποιημένη ανάλυση για την ανακάλυψη λέξεων-κλειδιών, τη συμμόρφωση και τις γνώσεις απόδοσης.

Συνοπτική λύση

Συγκεντρώστε τις εικόνες για λέξεις-κλειδιά, μετρήστε και συσσωρευτείτε τις εκδηλώσεις, στη συνέχεια αναλύστε ή απεικονίσετε τις τάσεις για ενεργοποιημένη εικόνα.

Προϋποθέσεις

• Visual Studio 2019 ή αργότερα
• .NET 6.0 ή μεταγενέστερος (ή .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR για .NET από το NuGet
• Λίστα λέξεων-κλειδιών σε ένα αρχείο κειμένου (π.χ., ένα ανά γραμμή)

PM> Install-Package Aspose.OCR

Βήμα προς βήμα εφαρμογή

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}");
            }
        }
    }
}

Χρήση περιπτώσεων και εφαρμογών

Αξιολόγηση συμμόρφωσης και πολιτικής

Παρατηρήστε πόσο συχνά εμφανίζονται ευαίσθητοι όροι στα ψηφιακά αρχεία.

Επιχειρηματική νοημοσύνη

Αναλύστε τις τάσεις των συμβάσεων, των μορφών ή των επικοινωνιών με την πάροδο του χρόνου ή ανά πηγή.

Διαχείριση ψηφιακών περιουσιακών στοιχείων

Βελτίωση της δυνατότητας αναζήτησης και της ευαισθητοποίησης για τα μεγάλα scanned αρχεία.

Κοινές προκλήσεις και λύσεις

Προκλήσεις 1: Μεγάλο όγκο δεδομένων

Λύση: Προγραμματίστε εργασίες εκτός ωρών και χρησιμοποιήστε ισχυρή επεξεργασία / σύνδεση σφαλμάτων.

Δοκιμή 2: Ατελείωτα / Σκληρά Δεδομένα

Λύση: Προδιαδικαστικές εικόνες, αναθεωρητικά εκδόσεις και λίστα λέξεων-κλειδιών.

Προκλήσεις 3: Πολυγλωσσικά ή πολυκατηγοριακά σύνολα

**Λύση: ** Ανάλυση τμήματος ανά γλώσσα ή τύπο περιεχομένου.

Αξιολόγηση των επιδόσεων

• Ελέγχου CPU / δίσκου σε μεγάλα αρχεία
• Παράλληλη επεξεργασία, εάν είναι απαραίτητο
• Εμφάνιση αποτελεσμάτων με εργαλεία αναφοράς / BI

שיטות עבודה מומלצות

• Καθαρίστε / ενημερώστε τις λίστες λέξεων-κλειδιών για τον έλεγχο σας
• Προγραμματίστε τακτικές εκθέσεις για τις τάσεις
• Οραματιστείτε τις τάσεις για μια ενεργή εικόνα
• Αποθηκεύστε όλα τα δεδομένα και τα αποτελέσματα με ασφάλεια

Προχωρημένα σενάρια

Σενάριο 1: Η σειρά χρόνου ή η ανάλυση βάσει κατηγορίας

Ακολουθήστε τις τάσεις ανά μήνα, έτος ή τύπο εγγράφου για βαθιά εικόνα.

Σενάριο 2: Η προειδοποίηση και οι κινήσεις ροής εργασίας στις τάσεις

Το Trigger προειδοποιεί εάν η συχνότητα ενός όρου αυξάνεται απροσδόκητα.

Συμπεράσματα

Το Aspose.OCR Image Text Finder για το .NET επιτρέπει ισχυρές αναλύσεις σε σαρωμένα αρχεία – επιτρέποντας τη συμμόρφωση, την επιχειρηματική νοημοσύνη και την αναφορά με ενεργή συχνότητα λέξεων-κλειδιών και δεδομένα τάσεων.

Για προηγμένες αναλυτικές λειτουργίες, επισκεφθείτε Aspose.OCR για την αναφορά .NET API .