Cum să analizați repositoriile imaginii pentru frecvența și tendințele cuvintelor cheie

Analizarea tendințelor și frecvenței cuvintelor cheie în arhivele de imagini scanate mari este esențială pentru auditurile de conformitate, inteligența de afaceri și raportarea operațională. Aspose.OCR Image Text Finder pentru .NET simplifică acest proces cu caracteristici robuste de căutare și de raportare.

Problema lumii reale

Auditul manual sau frecvența numărării peste mii de imagini este lentă și fără erori – companiile au nevoie de analiză automată pentru descoperirea cuvintelor cheie, conformitatea și înțelegerea performanței.

Soluție de ansamblu

Batch scanează imagini pentru cuvinte cheie, numără și agregă evenimentele, apoi analizează sau vizualizează tendințele pentru o perspectivă activă.

Prevederile

• Visual Studio 2019 sau mai târziu
• .NET 6.0 sau mai târziu (sau .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR pentru .NET de la NuGet
• Lista cuvintelor cheie într-un fișier text (de exemplu, una pe linie)

PM> Install-Package Aspose.OCR

Implementarea pas cu pas

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}");
            }
        }
    }
}

Folosește cazuri și aplicații

Monitorizarea conformității și a politicilor

Urmăriți cât de des termenii sensibili apar în arhivele digitale.

Inteligenta de afaceri

Analiza tendințelor în contracte, forme sau comunicări în timp sau prin sursă.

Managementul activelor digitale

Îmbunătățește capacitatea de căutare și vizibilitatea pentru arhivele scanate mari.

Provocări și soluții comune

Provocare 1: Volume mari de date

Soluție: Planificați activitățile off-time și folosiți gestionarea / conectarea greșelilor robuste.

Provocare 2: date incomplete / zgomotoase

Soluție: Imagini de prelucrare prealabilă, outliere de revizuire și liste de cuvinte cheie.

Provocare 3: Seturi multilingve sau multi-categorii

** Soluție: ** Analiza segmentului în funcție de limbă sau tip de conținut.

Considerații de performanță

• Monitorul CPU / disc pe arhive mari
• Paralelizarea procesării, dacă este necesar
• Vizualizați rezultatele cu BI / instrumente de raportare

Cele mai bune practici

• Curățați / actualizați listele de cuvinte cheie pentru auditul dvs.
• Calendarul de rapoarte regulate pentru tendințe
• Vizualizarea tendințelor pentru o perspectivă activă
• Backup toate datele și rezultatele în condiții de siguranță

Scenarii avansate

Scenariul 1: Seria de timp sau analiza bazată pe categorie

Urmăriți tendințele după lună, an sau tip de document pentru o perspectivă profundă.

Scenariul 2: Alertarea și Trigger-ul fluxului de lucru pe Trend Spikes

Trigger avertizează dacă frecvența unui termen crește neașteptat.

concluziile

Aspose.OCR Image Text Finder pentru .NET permite o analiză puternică a arhivelor scanate – facilitând conformitatea, inteligența de afaceri și raportarea cu frecvența cuvintelor cheie și datele de tendință.

Pentru caracteristici analitice avansate, vizitați Aspose.OCR pentru .NET API Referință .