Anahtar Kelime Frekansları ve Trendleri için Görüntü Repository'leri Nasıl Analiz Edilir

Büyük taramalı görüntü arşivlerinde anahtar kelime eğilimlerini ve frekanslarını analiz etmek, uyumluluk denetimleri, iş zekası ve operasyonel raporlama için önemlidir. .NET için Aspose.OCR Image Text Finder, bu süreci sağlam bir paket arama ve bildirim özellikleri ile hızlandırır.

Gerçek Dünya Sorunları

Binlerce görüntü üzerinde sayılan manuel denetim veya frekans yavaş ve hataya dayalıdır - işletmelerin anahtar kelime keşfi, uyumluluk ve performans anlayışları için otomatik analizlere ihtiyacı vardır.

Çözüm Özetleri

Anahtar kelimeler için görüntüleri tarayın, hesaplayın ve olayları birleştirin, ardından hareketli bir anlayış için eğilimleri analiz edin veya görselleyin.

Ön koşullar

• Visual Studio 2019 veya sonraki
• .NET 6.0 veya sonraki (veya .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR için .NET için NuGet
• Bir metin dosyasında anahtar kelime listesi (örneğin, satır başına bir)

PM> Install-Package Aspose.OCR

adım adım uygulama

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}");
            }
        }
    }
}

Cases ve Uygulamaları Kullanın

Uyumluluk ve Politikalar Denetimi

Dijital arşivlerde ne sıklıkta hassas terimler göründüğünü izleyin.

İşletme Zeka

Sözleşmelerde, formlarda veya iletişimlerde eğilimleri zamanla veya kaynağa göre analiz edin.

Dijital Varlık Yönetimi

Arama yapılabilirliğini ve büyük taramalı arşivler için anlayışını arttırın.

Toplu Sorunlar ve Çözümler

1. Sorun: Büyük veri hacmi

** Çözüm:** Çalışma saatleri ayarlayın ve sağlam bir hata işleme/logging kullanın.

2. Sorun: Tamamlanmamış / Gürültülü veriler

** Çözüm:** Ön işleme görüntüleri, inceleme çıkışları ve anahtar kelime listeleri.

Challenge 3: Çok dilli veya çok kategorik setler

** Çözüm: ** Dil veya içerik türüne göre segment analizi.

performans değerlendirmeleri

• Büyük arşivlerde CPU / disk monitörü
• İhtiyaç duyulduğunda işleme paralelleştirin
• BI / raporlama araçları ile sonuçları görüntüleyin

En İyi Uygulamalar

• Denetiminiz için anahtar kelime listelerini temizleyin / güncelleyin
• Trendler için düzenli raporlama
• Aktif bir bakış açısı için trendleri görüntüleyin
• Tüm verileri ve sonuçları güvenli bir şekilde yedekleme

Gelişmiş Senaryolar

Senaryo 1: Zaman Serisi veya Kategori Temel Analiz

Derin bir anlayış için ay, yıl veya belge türüne göre eğilimleri izleyin.

Senaryo 2: Trend Spikes’te Alarm ve Çalışma Akışı Trigger

Trigger, bir terimin sıklığı beklenmedik bir şekilde yükselirse uyarır.

Sonuç

Aspose.OCR Image Text Finder for .NET, tarama dosyalarında güçlü analizler sağlar – uyumluluk, iş zekası ve etkin anahtar kelime sıklığı ve trend verileri ile raporlama.

Gelişmiş analiz özellikleri için, ziyaret Aspose.OCR .NET API Referans için .