Đồ Án Tốt Nghiệp: Mô Hình Trích Xuất Thông Tin Hóa Đơn Dựa Trên Học Sâu

• Tác giả: Nguyễn Trung Tài
• Người hướng dẫn: TS. Hoàng Văn Thông
• Trường học: Trường Đại Học Giao Thông Vận Tải
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Mô Hình Trích Xuất Thông Tin Hóa Đơn Dựa Trên Học Sâu
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỰ QUANG HỌC
• 1.1. Giới thiệu bài toán nhận dạng ký tự quang học
• 1.2. Lịch sử OCR
• 1.3. Một số ứng dụng của OCR
• 1.4. Chương trình OCR
• 2. CHƯƠNG 2: MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO VÀ CÁC CÔNG NGHỆ TRONG GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN OCR
• 2.1. Mạng nơ ron nhân tạo
• 2.1.1. Kiến trúc mạng neuron
• 2.1.2. Mạng neuron tích chập - CNN
• 2.1.3. Mạng neuron hồi quy – RNN
• 2.1.4. Một số cấu trúc mạng CNN hiện nay
• 2.1.5. Một số cơ chế quan trọng
• 2.2. Các công nghệ giải quyết bài toán OCR
• 2.2.1. Các bài toán con của OCR
• 2.2.1.1. Bài toán phát hiện chữ - Text detection
• 2.2.1.2. Bài toán nhận diện chữ - Text recognition
• 2.2.2. Các mô hình phát hiện chữ - Text detection
• 2.2.2.1. Các phương pháp cổ điển
• 2.2.2.2. Text detection dựa trên Object Detection
• 2.2.2.3. Text detection dựa trên các thành phần của chữ (Sub-Text Components)
• 2.2.3. Các mô hình nhận diện chữ - Text recognition
• 2.2.3.1. Các phương pháp cổ điển
• 2.2.3.2. Mô hình tổng quan của text recognition áp dụng trong học sâu
• 2.2.3.3. Text recognition dựa trên CTC
• 2.2.3.4. Text recognition dựa trên Attention
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHO BÀI TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN TRONG VĂN BẢN TỪ ẢNH
• 3.1. Bài toán trích xuất thông tin trong văn bản từ ảnh
• 3.2. Một số lý thuyết đồ thị cơ bản
• 3.3. Một số bài toán khi sử dụng Graph Convolutional Network
• 3.4. Graph Convolutional Network trong bài toán trích xuất thông tin trong hóa đơn
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về mô hình trích xuất thông tin hóa đơn dựa trên học sâu

Mô hình trích xuất thông tin hóa đơn dựa trên học sâu đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Công nghệ này không chỉ giúp tự động hóa quy trình nhập liệu mà còn nâng cao độ chính xác trong việc xử lý thông tin. Việc áp dụng các thuật toán học sâu vào trích xuất thông tin từ hóa đơn giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót trong quá trình nhập liệu.

1.1. Khái niệm về trích xuất thông tin hóa đơn

Trích xuất thông tin hóa đơn là quá trình tự động nhận diện và thu thập dữ liệu từ hóa đơn. Công nghệ này sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích và nhận diện các trường thông tin quan trọng như mã số hóa đơn, ngày tháng, và thông tin bên mua.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng học sâu trong trích xuất thông tin

Việc áp dụng học sâu trong trích xuất thông tin hóa đơn mang lại nhiều lợi ích như tăng tốc độ xử lý, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa quy trình làm việc. Đặc biệt, công nghệ này giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và thời gian.

II. Thách thức trong việc trích xuất thông tin hóa đơn

Mặc dù công nghệ trích xuất thông tin hóa đơn dựa trên học sâu mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức cần được giải quyết. Các vấn đề như độ chính xác của mô hình, khả năng nhận diện các định dạng hóa đơn khác nhau và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là những thách thức lớn.

2.1. Độ chính xác của mô hình học sâu

Độ chính xác của mô hình học sâu trong việc trích xuất thông tin hóa đơn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào và thuật toán được sử dụng. Việc cải thiện độ chính xác là một trong những thách thức lớn nhất trong lĩnh vực này.

2.2. Khả năng nhận diện định dạng hóa đơn đa dạng

Hóa đơn có thể có nhiều định dạng khác nhau, từ hóa đơn điện tử đến hóa đơn giấy. Việc phát triển một mô hình có khả năng nhận diện và xử lý tất cả các định dạng này là một thách thức không nhỏ.

III. Phương pháp trích xuất thông tin hóa đơn hiệu quả

Để giải quyết các thách thức trong việc trích xuất thông tin hóa đơn, nhiều phương pháp học sâu đã được phát triển. Các mô hình như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN) đã chứng minh được hiệu quả trong việc nhận diện và phân tích dữ liệu từ hóa đơn.

3.1. Mạng nơ ron tích chập CNN trong trích xuất thông tin

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong việc nhận diện hình ảnh. CNN có khả năng phát hiện các đặc trưng quan trọng trong hình ảnh hóa đơn, từ đó giúp trích xuất thông tin một cách chính xác.

3.2. Mạng nơ ron hồi quy RNN cho xử lý chuỗi dữ liệu

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) rất hiệu quả trong việc xử lý chuỗi dữ liệu, như văn bản trong hóa đơn. RNN có khả năng ghi nhớ thông tin từ các bước trước đó, giúp cải thiện độ chính xác trong việc trích xuất thông tin.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình trích xuất thông tin hóa đơn

Mô hình trích xuất thông tin hóa đơn dựa trên học sâu đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ tài chính đến thương mại điện tử. Các doanh nghiệp đang ngày càng nhận ra giá trị của việc tự động hóa quy trình xử lý hóa đơn.

4.1. Ứng dụng trong ngành tài chính

Trong ngành tài chính, việc trích xuất thông tin hóa đơn giúp tự động hóa quy trình thanh toán và quản lý tài chính. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình nhập liệu.

4.2. Ứng dụng trong thương mại điện tử

Trong thương mại điện tử, mô hình trích xuất thông tin hóa đơn giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách tự động hóa quy trình xác nhận đơn hàng và thanh toán, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.

V. Kết luận và tương lai của mô hình trích xuất thông tin hóa đơn

Mô hình trích xuất thông tin hóa đơn dựa trên học sâu đang mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến trong quy trình xử lý thông tin và nâng cao hiệu quả làm việc.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ học sâu đang phát triển nhanh chóng, với nhiều nghiên cứu mới được công bố. Xu hướng này sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của mô hình trích xuất thông tin hóa đơn trong tương lai.

5.2. Tác động đến ngành công nghiệp

Mô hình trích xuất thông tin hóa đơn sẽ có tác động lớn đến nhiều ngành công nghiệp, từ tài chính đến logistics. Sự tự động hóa này sẽ giúp các doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.