Bagaimana untuk menganalisis repositori imej untuk frekuensi kata kunci & trend

Menganalisis trend dan frekuensi kata kunci dalam arkib imej yang dipindai besar adalah penting untuk audit pematuhan, kecerdasan perniagaan, dan laporan operasi. Aspose.OCR Image Text Finder untuk .NET menyegarkan proses ini dengan ciri-ciri carian dan pelaporan batch yang kukuh.

Masalah dunia sebenar

Audit manual atau frekuensi mengira di atas beribu-ribu imej adalah perlahan dan keliru - perniagaan memerlukan analisis automatik untuk penemuan kata kunci, pematuhan, dan wawasan prestasi.

Gambaran keseluruhan penyelesaian

Batch memindai imej untuk kata kunci, mengira dan mengumpulkan kejadian, kemudian menganalisis atau memvisualisasikan trend untuk wawasan yang boleh dijalankan.

Prerequisites

• Visual Studio 2019 atau seterusnya
• .NET 6.0 atau lebih baru (atau .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR untuk .NET daripada NuGet
• Senarai kata kunci dalam fail teks (contohnya, satu per baris)

PM> Install-Package Aspose.OCR

Pelaksanaan langkah demi langkah

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}");
            }
        }
    }
}

Penggunaan Kasus dan Permohonan

Kepatuhan dan Audit Dasar

Ikuti berapa kerap istilah sensitif muncul di dalam arkib digital.

Kecerdasan Perniagaan

Analisis trend dalam kontrak, borang, atau komunikasi melalui masa atau mengikut sumber.

Pengurusan Aset Digital

Meningkatkan keupayaan carian dan penglihatan untuk arkib yang besar.

Tantangan dan Penyelesaian Bersama

Tantangan 1: Volume Data Besar

** Penyelesaian:** Jadual kerja off-hours dan gunakan pengendalian/logging ralat yang kukuh.

Tantangan 2: Data yang tidak lengkap / bunyi bising

** Penyelesaian:** Preprocess imej, outliers ulasan, dan tune senarai kata kunci.

Tantangan 3: Multi-bahasa atau pelbagai kategori set

Penyelesaian: Analisis segmen mengikut bahasa atau jenis kandungan.

Pertimbangan prestasi

• Memantau CPU/disk pada arkib besar
• Menyelaras pemprosesan jika perlu
• Menampilkan hasil dengan alat BI/reporting

amalan terbaik

• Membersihkan / mengemas kini senarai kata kunci untuk audit anda
• Jadual laporan yang kerap mengenai trend
• Visualisasi trend untuk penglihatan yang boleh dilaksanakan
• Menyimpan semua data dan hasil dengan selamat

Senario lanjutan

Skenario 1: siri masa atau analisis berasaskan kategori

Ikuti trend mengikut bulan, tahun, atau jenis dokumen untuk wawasan yang mendalam.

Senario 2: Peringatan dan Trigger aliran kerja pada trend spikes

Trigger memberi amaran jika frekuensi istilah meningkat secara tidak dijangka.

Conclusion

Aspose.OCR Image Text Finder untuk .NET membolehkan analisis yang berkuasa pada arkib yang disemak—menggalakkan pematuhan, kecerdasan perniagaan, dan melaporkan dengan frekuensi kata kunci yang boleh dijalankan dan data trend.

Untuk ciri-ciri analisis lanjutan, lawatan Aspose.OCR untuk .NET API Rujukan .