วิธีการวิเคราะห์ Repositories ภาพสําหรับความถี่และแนวโน้มคําหลัก

วิธีการวิเคราะห์ Repositories ภาพสําหรับความถี่และแนวโน้มคําหลัก

การวิเคราะห์แนวโน้มและความถี่ของคําหลักในไฟล์ภาพที่สแกนขนาดใหญ่เป็นสิ่งสําคัญสําหรับการตรวจสอบการปฏิบัติการความเข้าใจทางธุรกิจและการรายงานทางปฏิบัติ Aspose.OCR Image Text Finder for .NET ช่วยให้กระบวนการนี้มีฟังก์ชั่นการค้นหาชุดที่แข็งแกร่ง

ปัญหาโลกจริง

การตรวจสอบคู่มือหรือการคํานวณความถี่ผ่านรูปภาพหลายพันจะช้าและเป็นข้อผิดพลาด - บริษัท ต้องการวิเคราะห์อัตโนมัติสําหรับการค้นพบคําสําคัญการปฏิบัติตามและการรับรู้ประสิทธิภาพ

ความคิดเห็นเกี่ยวกับโซลูชัน

การสแกนภาพสําหรับคําหลักการคํานวณและรวบรวมเหตุการณ์แล้ววิเคราะห์หรือดูแนวโน้มสําหรับการดูที่สามารถใช้งานได้

ข้อกําหนด

  • Visual Studio 2019 หรือภายหลัง
  • .NET 6.0 หรือเร็วกว่า (หรือ .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR สําหรับ .NET จาก NuGet
  • รายการคําหลักในไฟล์ข้อความ (เช่นหนึ่งต่อเส้น)
PM> Install-Package Aspose.OCR

การดําเนินการขั้นตอนขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: การเตรียมรายการคําหลักและภาพ

List<string> keywords = new List<string>(File.ReadAllLines("keywords.txt"));
string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png", SearchOption.AllDirectories);

ขั้นตอนที่ 2: การสแกนภาพและคํานวณเหตุการณ์

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]++;
        }
    }
}

ขั้นตอนที่ 3: ผลการรวมและการส่งออก

using (var writer = new StreamWriter("keyword_frequency.csv"))
{
    writer.WriteLine("Keyword,Count");
    foreach (var kvp in keywordCounts)
    {
        writer.WriteLine($"{kvp.Key},{kvp.Value}");
    }
}

ขั้นตอน 4: การรายงานอัตโนมัติและการวิเคราะห์แนวโน้ม

  • การทํางานของแบทช์ตามแผนที่ (คืน / สัปดาห์)
  • ใช้ CSV ที่ส่งออกพร้อม Excel, Power BI หรือ Python สําหรับแผนที่แนวโน้ม

ขั้นตอน 5: ตัวอย่างที่สมบูรณ์

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}");
            }
        }
    }
}

ใช้กรณีและแอปพลิเคชัน

การตรวจสอบการปฏิบัติตามและนโยบาย

ตรวจสอบว่าคําอธิบายที่ละเอียดอ่อนจะปรากฏขึ้นในไฟล์ดิจิตอลได้อย่างไร

ความชาญฉลาดธุรกิจ

การวิเคราะห์แนวโน้มในสัญญารูปแบบหรือการสื่อสารผ่านเวลาหรือตามแหล่ง

การจัดการสินทรัพย์ดิจิตอล

ปรับปรุงความสามารถในการค้นหาและการดูข้อมูลสําหรับไฟล์สแกนขนาดใหญ่

ความท้าทายและโซลูชั่นทั่วไป

ความท้าทาย 1: จํานวนข้อมูลขนาดใหญ่

โซลูชัน: การวางแผนงานกลางวันและใช้การจัดการข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่ง / การเข้าสู่ระบบ

ความท้าทาย 2: ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ / เสียง

โซลูชัน: รูปแบบการประมวลผลก่อนการตรวจสอบและรายการคําหลัก

ความท้าทาย 3: ชุดหลายภาษาหรือหลายประเภท

**โซลูชัน: ** การวิเคราะห์ส่วนโดยภาษาหรือประเภทเนื้อหา

การพิจารณาประสิทธิภาพ

  • การตรวจสอบ CPU / ดิสก์บนไฟล์ขนาดใหญ่
  • การประมวลผลแบบสม่ําเสมอหากจําเป็น
  • ดูผลลัพธ์ด้วย BI / เครื่องมือรายงาน

แนวทางที่ดีที่สุด

  • ลบ / ปรับปรุงรายการคําหลักสําหรับการตรวจสอบของคุณ
  • บันทึกรายงานปกติสําหรับแนวโน้ม
  • ดูแนวโน้มสําหรับการดูที่ใช้งานได้
  • Backup ข้อมูลและผลลัพธ์ทั้งหมดได้อย่างปลอดภัย

การ์ตูนขั้นสูง

ฉาก 1: ชุดเวลาหรือการวิเคราะห์ตามหมวดหมู่

ติดตามแนวโน้มตามเดือนปีหรือประเภทเอกสารเพื่อความเห็นลึก

สภาพแวดล้อม 2: การเตือนและการกระตุ้นการทํางานบนแนวโน้ม

Trigger ปัญหาถ้าความถี่ของระยะเวลาเพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดหวัง

ข้อสรุป

Aspose.OCR Image Text Finder for .NET ช่วยให้การวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับไฟล์สแกน - การสนับสนุนการปฏิบัติความเข้าใจธุรกิจและการรายงานด้วยความถี่และข้อมูลแนวโน้มที่สามารถใช้งานได้

สําหรับคุณสมบัติวิเคราะห์ขั้นสูงเยี่ยมชม Aspose.OCR สําหรับการอ้างอิง API .NET .

 แบบไทย