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如何分析关键字频率和趋势的图像存储器

如何分析关键字频率和趋势的图像存储器

在大型扫描图像档案中分析关键词趋势和频率对遵守审计、业务情报和运营报告至关重要。

现实世界问题

手动审计或数成千上万的图像的频率是缓慢和错误的 - 企业需要自动分析,以便找到关键词,遵守和性能洞察。

解决方案概述

Batch 扫描关键词图像,计算和集成事件,然后分析或视觉趋势,以获得可操作的洞察力。

原則

  • Visual Studio 2019 或以后
  • .NET 6.0 或更高版本(或 .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR 为 .NET 从 NuGet
  • 文本文件中的关键字列表(例如,每行一行)
PM> Install-Package Aspose.OCR

步骤实施

步骤1:准备关键字列表和图像 

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

步骤2:扫描图像和计算事件 

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]++;
        }
    }
}

步骤3:合并和出口结果 

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

步骤4:自动报告和趋势分析

  • 按日程安排工作(每晚/每周)
  • 使用与 Excel、Power BI 或 Python 一起出口的 CSV 为趋势图表

步骤5:完整的例子 

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}");
            }
        }
    }
}

使用案例和应用程序

遵守和政策审计

跟踪数字档案中有多少敏感术语出现。

商业智慧

分析合同、表格或通信的趋势,时间或来源。

数字资产管理

提高大扫描档案的可搜索性和洞察力。

共同挑战与解决方案

挑战1:大数据量

** 解决方案:** 安排工作时间,并使用强大的错误处理/登录。

挑战2:不完整/噪音数据

** 解决方案:** 提前处理图像、审查输出器和点击关键字列表。

挑战3:多语言或多类别集

** 解决方案:** 根据语言或内容类型的分区分析。

绩效考虑

  • CPU / 磁盘在大档案上监控
  • 如果需要,平行处理
  • 使用 BI / 报告工具查看结果

最佳实践

  • 清理/更新您的审计关键词列表
  • 定期报告趋势
  • 可行视觉的趋势观察
  • 安全地备份所有数据和结果

先进的场景

场景1:时间系列或基于类别的分析

跟踪每月、年份或文档类型的趋势,以获得深入的洞察力。

剧本2:警报和工作流引发趋势峰值

Trigger 警告,如果一个日期的频率突然上升。

结论

ASPOSE.OCR Image Text Finder for .NET 可在扫描档案上进行强大的分析 - 允许遵守,业务智能,并以可操作的关键字频率和趋势数据进行报告。

对于先进的分析功能,参观 ASPOSE.OCR 为 .NET API 参考 .

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