Cómo analizar los repositorios de imagen para la frecuencia y las tendencias de las palabras clave

Analizar las tendencias y las frecuencias de las palabras clave en los archivos de imágenes escaneados de gran tamaño es fundamental para las auditorías de conformidad, la inteligencia empresarial y la información operativa. Aspose.OCR Image Text Finder para .NET simplifica este proceso con robustos recursos de búsqueda y información.

Problemas del mundo real

La auditoría manual o la frecuencia que se cuenta a través de miles de imágenes es lenta y prohibida de errores: las empresas necesitan análisis automatizados para el descubrimiento de palabras clave, la conformidad y la percepción del rendimiento.

Revisión de Soluciones

Escanear imágenes para palabras clave, contar y agregar eventos, luego analizar o visualizar tendencias para una visión activa.

Prerequisitos

• Visual Studio 2019 o más tarde
• .NET 6.0 o posterior (o .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR para .NET de NuGet
• Lista de palabras clave en un archivo de texto (por ejemplo, uno por línea)

PM> Install-Package Aspose.OCR

Implementación paso a paso

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}");
            }
        }
    }
}

Usar Casos y Aplicaciones

Auditorios de conformidad y políticas

Observa cuántas veces aparecen términos sensibles en los archivos digitales.

Inteligencia de negocios

Analizar las tendencias en contratos, formularios o comunicaciones a lo largo del tiempo o por fuente.

Gestión de activos digitales

Mejora la capacidad de búsqueda y la visión de los grandes archivos escaneados.

Desafíos y soluciones comunes

Título 1: Gran volumen de datos

Solución: Planifique los trabajos fuera de la hora y utilice el manejo/logging de error robusto.

Desafío 2: Datos incompletos / ruidosos

Solución: Imágenes de preproceso, revistas y listas de palabras clave.

Desafío 3: Multi-Language o conjuntos de múltiples categorías

**Solución: ** Análisis de segmentos por lenguaje o tipo de contenido.

Consideraciones de rendimiento

• Monitoreo de CPU/Disco en archivos grandes
• Paralelizar el procesamiento si es necesario
• Visualizar los resultados con las herramientas de BI/reporte

Mejores Prácticas

• Curate/Update listas de palabras clave para su auditoría
• Calendario de informes regulares sobre las tendencias
• Visualizar las tendencias para una visión activa
• Recopilar todos los datos y resultados de forma segura

Escenarios avanzados

Escenario 1: Serie de tiempo o análisis basado en categorías

Siga las tendencias por mes, año o tipo de documento para una visión profunda.

Escenario 2: Alertamiento y Triggers del flujo de trabajo en los picos de la tendencia

Trigger alerta si la frecuencia de un término aumenta inesperadamente.

Conclusión

Aspose.OCR Image Text Finder para .NET permite poderosas análisis en los archivos escaneados, permitiendo la conformidad, la inteligencia empresarial y la información con frecuencia de palabras clave e datos de tendencias activables.

Para las características de análisis avanzados, visita Aspose.OCR para .NET API Referencia .