キーワード周波数とトレンドのための画像レポジトリを分析する方法
キーワード周波数とトレンドのための画像レポジトリを分析する方法
大規模なスキャンされた画像アーカイブにおけるキーワードのトレンドと周波数を分析することは、遵守監査、ビジネスインテリジェンス、およびオペレーティングレポートにとって重要です。
現実世界問題
数千枚の画像を数える手動監査または周波数は遅く、エラーに耐えられます - ビジネスはキーワードの発見、遵守、パフォーマンスの洞察のために自動分析が必要です。
ソリューション概要
バッチはキーワードの画像をスキャンし、イベントを数え、集め、その後、動作可能な洞察のためのトレンドを分析または視覚化します。
原則
- Visual Studio 2019 以降
- .NET 6.0 またはそれ以降(または .Net Framework 4.6.2+)
- ASPOSE.OCR for .NET から NuGet
- テキストファイルのキーワードリスト(たとえば、1行ごとに)
PM> Install-Package Aspose.OCR
ステップ・ステップ・実施
ステップ1:キーワードリストと画像の準備
List<string> keywords = new List<string>(File.ReadAllLines("keywords.txt"));
string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png", SearchOption.AllDirectories);
ステップ2:画像をスキャンし、イベントを数える
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]++;
}
}
}
ステップ3:合計と輸出結果
using (var writer = new StreamWriter("keyword_frequency.csv"))
{
writer.WriteLine("Keyword,Count");
foreach (var kvp in keywordCounts)
{
writer.WriteLine($"{kvp.Key},{kvp.Value}");
}
}
ステップ4:自動レポートとトレンド分析
- スケジュールでバッチワークを実行する(夜間/週間に)
- Excel、Power BI、またはPython で輸出された CSV を使用してトレンド グラフ
ステップ5:完璧な例
using Aspose.OCR;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
List<string> keywords = new List<string>(File.ReadAllLines("keywords.txt"));
string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png", SearchOption.AllDirectories);
Dictionary<string, int> keywordCounts = new Dictionary<string, int>();
foreach (string keyword in keywords) keywordCounts[keyword] = 0;
RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
foreach (string file in files)
{
foreach (string keyword in keywords)
{
if (ocr.ImageHasText(file, keyword, settings))
keywordCounts[keyword]++;
}
}
using (var writer = new StreamWriter("keyword_frequency.csv"))
{
writer.WriteLine("Keyword,Count");
foreach (var kvp in keywordCounts)
{
writer.WriteLine($"{kvp.Key},{kvp.Value}");
}
}
}
}
ケースとアプリケーションの使用
遵守と政策監査
デジタルアーカイブにどのくらいの頻度で敏感な用語が表示されるかを追跡します。
ビジネスインテリジェンス
契約、フォーム、またはコミュニケーションのトレンドを時間やソースによって分析する。
デジタル資産管理
大規模なスキャンされたアーカイブの検索性と洞察性を向上させる。
共通の課題と解決策
課題1 : 大量データ
ソリューション: 時間外の作業をスケジュールし、強力なエラー処理/ログインを使用します。
チャレンジ2:不完全/騒がしいデータ
ソリューション: プレプロセス画像、レビュー出力、およびキーワードリスト。
チャレンジ3:多言語または多カテゴリセット
ソリューション: 言語またはコンテンツタイプによるセグメント分析。
パフォーマンス考慮
- CPU/ディスクモニター 大型アーカイブ
- 必要に応じてパラレル処理
- BI/レポートツールで結果を表示する
ベストプラクティス
- あなたの監査のためのキーワードリストを修正/更新する
- 定期的なトレンドレポート
- アクション可能な洞察のためのトレンドを視覚化する
- すべてのデータと結果を安全にバックアップする
高度なシナリオ
シナリオ1:タイムシリーズまたはカテゴリベースの分析
月、年、またはドキュメントタイプによってトレンドを追跡し、深い洞察を得ることができます。
シナリオ2:トレンドスピックの警告とワークフローのトリガー
トリガーは、期限の周波数が意外に上昇する場合に警告します。
結論
ASPOSE.OCR Image Text Finder for .NET は、スキャンされたアーカイブの強力な分析を可能にします - 従順性、ビジネスインテリジェンス、および実行可能なキーワード周波数とトレンドデータを提供します。
高度な分析機能のために、訪問 ASPOSE.OCR for .NET API リファレンス .