Comment analyser les repositories d'image pour la fréquence et les tendances des mots-clés

L’analyse des tendances et des fréquences des mots-clés dans les grands archives d’images scannés est essentielle pour les audits de conformité, l’intelligence des affaires et les rapports opérationnels. Aspose.OCR Image Text Finder pour .NET simplifie ce processus avec des fonctionnalités robustes de recherche et de rapport.

Problème du monde réel

L’audit manuel ou la fréquence de calcul sur des milliers d’images est lente et sans erreur - les entreprises ont besoin d’analyse automatisée pour la découverte de mots-clés, la conformité et les aperçus de performance.

Vue de la solution

Batch scanner les images pour les mots-clés, compter et agrégez les événements, puis analyser ou visualiser les tendances pour un aperçu actionable.

Principaux

• Visual Studio 2019 ou ultérieur
• .NET 6.0 ou ultérieur (ou .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR pour .NET de NuGet
• Liste des mots-clés dans un fichier texte (par exemple, un par ligne)

PM> Install-Package Aspose.OCR

La mise en œuvre étape par étape

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}");
            }
        }
    }
}

Utiliser les cas et les applications

Audits de conformité et de politique

Suivez à quelle fréquence des termes sensibles apparaissent dans les archives numériques.

Business Intelligence

Analyse des tendances dans les contrats, les formulaires ou les communications au fil du temps ou par source.

Gestion des actifs numériques

Améliorer la recherche et la visibilité des grands archives scannées.

Défis communs et solutions

Défi 1 : Big Data Volumes

Résolution: Planifiez les tâches off-hours et utilisez une gestion/logging d’erreur robuste.

Défi 2 : données incomplètes / bruyantes

Solution: Images de pré-procession, outliers de révision et listes de mots clés.

Défi 3 : Multi-langue ou multi-catégorie

** Solution: ** Analyse du segment par langage ou type de contenu.

Considérations de performance

• Monitor CPU / disque sur les grands archives
• Parallèlement du traitement si nécessaire
• Visualisez les résultats avec les outils de BI/reportation

Migliori pratiche

• Récupérer / mettre à jour les listes de mots-clés pour votre audit
• Préparer des rapports réguliers sur les tendances
• Visualiser les tendances pour une vision actionnelle
• Backup de tous les données et résultats en toute sécurité

Scénarios avancés

Scénario 1: série de temps ou analyse basée sur la catégorie

Suivez les tendances par mois, année ou type de document pour une vision approfondie.

Scénario 2 : Alertes et flux de travail sur les pics de tendance

Le trigger alerte si la fréquence d’un terme augmente inattendamment.

Conclusion

Aspose.OCR Image Text Finder pour .NET permet des analyses puissantes sur les archives scannées – permettant la conformité, l’intelligence d’affaires et le rapport avec des fréquences de mots-clés et des données de tendance activées.

Pour les fonctionnalités d’analyse avancées, visitez Aspose.OCR pour la référence API .NET .