Domänenspezifische Texterkennung am Beispiel der automatischen Rechnungsverarbeitung: Konzeption und Realisierung - Robert Kossendey (2024)
Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die domänenspezifische Texterkennung am Beispiel der automatischen Rechnungsverarbeitung in der Versicherungsbranche. Im Rahmen der Abwicklung eines Schadensfalls werden von den Beteiligten Dokumente in verschiedenen Formaten, zum Beispiel EML oder PDF, ausgetauscht. Um die enthaltenen Daten weiter zu verarbeiten können, müssen sie aus den vorliegenden Dokumenten extrahiert werden. Um diesen, meist noch manuellen Prozess, zu automatisieren, wurde in dieser Arbeit ein System entwickelt, das die Möglichkeit zulässt, aus zwei verschiedenen Formaten von EML-Dateien die enthaltenen Daten zu extrahieren und Texterkennung auf PDF-Dateien laufen zu lassen. Die EML-Verarbeitung wurde an 1000 Sample-Dateien getestet und ergab bei der Extraktion der Daten eine Fehlerquote von 29 Prozent. Bei der Texterkennung wurden eine Open Source Lösung (Tesseract) und eine proprietäre Lösung (Amazon Textract) an verschiedenen Sample-Dateien getestet und die Testergebnisse miteinander verglichen. Amazon Textract schneidet dabei, bezogen auf den Anwendungsfall, mit einer Fehlerquote von 4 Prozent deutlich besser ab als Tesseract, das eine Fehlerquote von 17 Prozent aufweist.
Keywords: Domänenspezifische Informationsextraktion; Optische Zeichenerkennung; Prozess Automatisierung; Domain specific information extraction; Optical character recognition; process automation