Que es cotejo de documentos

Que es cotejo de documentos

Cotejo de documentos en python

ResumenPara satisfacer las diferentes intenciones detrás de las consultas emitidas por los usuarios, los motores de búsqueda necesitan volver a clasificar los documentos de los resultados de búsqueda para su diversificación. La mayoría de los enfoques anteriores de diversificación de los resultados de búsqueda utilizan incrustaciones preformadas para representar los documentos candidatos. Estos enfoques basados en la representación pierden las señales de coincidencia de grano fino. En este artículo, proponemos un nuevo marco supervisado que aprovecha las señales de coincidencia neuronal basadas en la interacción para la diversificación implícita de los resultados de búsqueda. En comparación con trabajos anteriores, nuestro marco propuesto puede capturar y agregar señales de coincidencia de grano fino entre cada documento candidato y las secuencias de documentos seleccionadas, y mejorar el rendimiento de la diversificación de los resultados de búsqueda implícita. Los resultados experimentales muestran que nuestro marco propuesto puede superar significativamente los enfoques de diversificación implícita y explícita del estado del arte, e incluso supera ligeramente los enfoques de diversificación de conjunto. Además, con nuestras estrategias propuestas, la latencia de clasificación en línea de nuestro marco es moderada y asequible.Palabras clave

¿Cómo puedo convertir un PDF a Excel con DataSnipper?

Pulse el botón Recorte de tabla en la cinta de DataSnipper. Utilizando el Visor de Documentos del lado derecho, identifique una tabla en sus documentos. Verá un rectángulo azul alrededor de la tabla como sugerencia. Haga clic en “Recortar tabla” y la tabla se extraerá en su libro de Excel.

  Buscar palabras en un documento word

¿Qué es DataSnipper Excel?

DataSnipper es una plataforma de auditoría inteligente dentro de Excel que acelera la velocidad y la calidad de su auditoría. DataSnipper está especializado en automatizar y documentar fácilmente las pruebas de detalle, las pruebas de control, los recorridos y los procedimientos de los estados financieros.

¿Puede Excel extraer datos de un PDF?

Extraer los datos del PDF a Excel sólo es posible cuando podemos copiar los datos en una tabla en un archivo PDF. Los datos copiados directamente del PDF a Excel pueden desenrollarse en una sola columna o celda. Sin embargo, requiere actividades de limpieza para organizar los datos correctamente.

Datasnipper del conocimiento

Document Matching le permite hacer coincidir automáticamente los datos de Excel con los documentos de apoyo, como facturas, extractos bancarios y contratos. Esta función, impulsada por la IA, encontrará el texto, la fecha y/o el número correctos en un documento de origen y, a continuación, creará automáticamente una referencia a sus datos de muestra. El cotejo de documentos es muy útil para sus procedimientos de prueba de detalle y prueba de control.

Aprenda cómo empezar con la Comparación de Documentos, le guiaremos a través de un ejemplo de procedimiento de Comprobación de Facturas. Una vez que entienda el concepto, podrá aplicar la automatización de la Comparación de Documentos en diferentes procedimientos de comprobación y conciliación.

Aprenda cómo empezar con el cotejo de documentos múltiples, le guiaremos a través de un procedimiento de comprobación de facturas de ejemplo. Una vez que entienda el concepto, puede aplicar la automatización de la Comparación de Documentos en diferentes procedimientos de comprobación y reconciliación.

  Documento de instrucciones previas o voluntades anticipadas

Para este ejemplo, el número de factura en los datos de muestra es único y está disponible en los datos de prueba de la factura y del extracto bancario. Por lo tanto, si no se encuentra ninguna coincidencia en el número de factura, no nos importa el resto de los valores, ya que son menos fiables.

Aprendizaje automático de concordancia de documentos

En este artículo, proponemos una novedosa red neuronal recurrente jerárquica basada en la atención multiprofundidad siamesa (SMASH RNN) que aprende la semántica de la forma larga y permite el emparejamiento semántico de textos de forma larga. Además de la información de las palabras, SMASH RNN utiliza la estructura del documento para mejorar la representación de los documentos de formato largo. En concreto, SMASH RNN sintetiza la información de los distintos niveles de la estructura del documento, incluidos los párrafos, las frases y las palabras. Una RNN jerárquica basada en la atención obtiene una representación para cada nivel de estructura del documento. A continuación, las representaciones aprendidas de los distintos niveles se agregan para aprender una representación semántica más completa de todo el documento. Para el emparejamiento semántico de textos, una estructura siamesa empareja las representaciones de un par de documentos e infiere una puntuación probabilística como su similitud.

Llevamos a cabo una amplia evaluación empírica de SMASH RNN con tres aplicaciones prácticas, que incluyen la sugerencia de archivos adjuntos de correo electrónico, la recomendación de artículos relacionados y la recomendación de citas. Los resultados experimentales en conjuntos de datos públicos demuestran que SMASH RNN supera significativamente a los métodos de referencia de la competencia en varios escenarios de clasificación y ranking en el contexto de la coincidencia semántica de documentos de formato largo.

  Cita para documento de identidad

Coincidencia estadística

Se utiliza el cotejo de documentos indexados (IDM) para proteger la información confidencial que se almacena como datos no estructurados en documentos y archivos. Por ejemplo, puede utilizar IDM para detectar datos de informes financieros almacenados en documentos de Microsoft Office, información sobre fusiones y adquisiciones almacenada en archivos PDF y código fuente almacenado en archivos de texto. También puede utilizar IDM para detectar archivos binarios, como imágenes JPEG, diseños CAD y archivos multimedia. Además, puede utilizar IDM para detectar contenido derivado, como el texto que se ha copiado de un documento de origen a otro archivo.Formas de coincidencia admitidas para IDMAcerca del perfil de documento indexado

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