Apa Itu OCR?

Mesin tidak dapat memahami teks dalam gambar seperti yang dapat manusia lakukan. Namun, mereka dapat mengerti teks dalam dokumen yang dikhususkan untuk tulisan. Oleh karena itu, agar mesin dapat memahami teks dalam gambar, kita harus menggunakan sebuah sistem yang dapat mengubah teks dalam gambar menjadi dokumen teks yang dapat dibaca oleh mesin. Sistem itulah yang kita sebut dengan Optical Character Recognition atau OCR. OCR dapat membantu kita dalam mengotomatisasi pengekstraksian teks dari gambar atau foto yang dipindai dan mengonversi hasil pindaian teks tersebut ke dalam berkas digital. Artikel ini akan membahas lebih dalam mengenai keterkaitan ocr dengan teks GPT.

Apakah Volume Data Mempengaruhi Kerja OCR?

Jawabannya adalah “Tentu saja!”. Supaya pengenalan teks dapat optimal dan berhasil diekstrak, OCR perlu banyak data. Hal ini karena OCR bergantung pada template untuk melakukan agar dapat bekerja, dan sulit bagi mereka untuk menangani berbagai format atau dokumen yang tidak terstruktur.

Sebagai contoh, OCR akan kesulitan untuk mengekstrak teks dari kemasan karena:

1. Pertama, ada berbagai jenis data, gaya, dan format dari kemasan. Setiap jenis data, gaya, dan format tersebut memerlukan aturan mereka sendiri, dan semakin banyak penambahan aturan berarti semakin banyak pula data sumber juga yang diperlukan.
2. Kedua, tidak banyak permintaan dari pengguna untuk memindai dokumen tersebut (dalam hal ini, kemasan). Hal ini juga berarti bahwa dari awal pun tidak ada data sumber yang cukup untuk membuat “template” dan “aturan” bagi sistem OCR.

Jadi, ya, tentu saja jumlah data yang dimiliki oleh sistem OCR sangat mempengaruhi kemampuannya dalam mengekstraksi teks dengan akurat dan memberikan hasil yang terorganisir.

Apa Itu GPT?

Generative Pre-trained Transformers (GPT) adalah sebuah model bahasa serbaguna. GPT mampu menangani berbagai tugas terkait teks dan bahasa seperti memahami, menganalisis, merangkum, menerjemahkan, dan bahkan menghasilkan teks yang koheren. Kemampuan utama GPT yang paling terkenal adalah kemampuannya dalam memahami struktur dan makna dari sebuah teks. GPT dapat memahami struktur tatabahasa, mengidentifikasi kelas kata, dan memahami makna di balik frasa, kalimat, atau paragraf bukan hanya secara leksikal tetapi juga secara semantis. Untuk mempelajari berbagai pola dan hubungan antar teks, GPT menjalani pelatihan dengan ataupun tanpa pengawasan di mana GPT akan diberikan dataset teks yang besar dan beragam. Dalam pelatihan tersebut, digunakan teknik Natural Language Processing (NLP) seperti pengkategorian jenis kata, penguraian sintaks, dan analisis semantik.

Bagaimana GPT Dapat Mendorong Implementasi OCR? 

Pada umumnya, OCR sudah dapat memberikan hasil yang sangat akurat jika dokumen-dokumen yang dipindai berbentuk sederhana dan memiliki sedikit variasi. Akan tetapi, belakangan ini banyak bisnis yang menyadari bahwa mereka perlu memproses jenis dokumen lain yang mungkin memiliki banyak variasi dan mungkin tidak memiliki permintaan tinggi dari pengguna lainnya. Di sinilah, GPT, khususnya teks GPT, memainkan peran besar.

1. Kemampuan Beradaptasi dan Fleksibilitas: GPT yang sudah dilatih dengan dataset besar memungkinkannya untuk beradaptasi dengan baik terhadap berbagai jenis tugas, bahkan dalam skenario di mana sumber data pelatihannya terbatas. GPT mampu menormalkan dan menginterpretasikan berbagai gaya, struktur, dan format penulisan. Pada kasus di mana OCR digunakan untuk memindai dokumen-dokumen yang memiliki format unik atau memiliki sumber data kecil, pengetahuan linguistik yang lebih luas dari GPT dapat menggantikan kurangnya pelatihan di area tersebut.
2. Augmentasi Data: Dengan menggunakan GPT untuk menghasilkan data sintetis atau memperluas dataset yang sudah ada, model OCR dapat dilatih dengan sekumpulan contoh yang lebih beragam walaupun data yang dihasilkan dari pengguna sebenarnya terbatas. Tujuan dari dilakukannya augmentasi data adalah agar kita dapat meningkatkan jumlah data sumber yang tersedia untuk tugas tertentu dengan membuat contoh-contoh artifisial secara otomatis. Kemajuan terbaru dalam model GPT seperti ChatGPT membuat program ini mampu untuk menciptakan data yang realistis dan unik dalam proses augmentasi. Data yang telah di-augmentasi dengan sampel sintetis terbukti tetap dapat memberikan kinerja yang baik dan membantu khususnya dalam kondisi di mana sumber data terbatas.
3. Pemahaman Kontekstual: GPT sebagai model bahasa sangat ahli dalam memahami konteks dan dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam terhadap teks yang akan diekstrak dari gambar atau dokumen. Hal ini dapat sangat membantu OCR ketika harus berurusan dengan konten yang ambigu atau kompleks, terutama ketika hanya ada sedikit pengguna, karena GPT dapat beradaptasi dengan penggunaan kata, format, atau gaya berbahasa mereka. Keahlian GPT dalam memahami juga berarti bahwa GPT dapat memberikan informasi tambahan untuk meningkatkan akurasi dalam mengartikan teks berdasarkan jenisnya masing-masing.
4. Asistensi Pengguna: Terakhir, GPT juga dapat diintegrasikan ke dalam OCR untuk memberikan bantuan kepada pengguna. Misalnya, jika hasil OCR tidak pasti atau tidak lengkap, GPT dapat digunakan sebagai asisten virtual untuk menanyakan beberapa pertanyaan kepada pengguna yang tujuannya untuk mengklasifikasi data dan mendapatkan informasi yang lebih akurat.

Sebagai kesimpulan, kemampuan pemahaman bahasa dan pelatihan dengan dataset besar pada GPT dapat melengkapi kemampuan OCR dalam mengekstrak informasi teks dari gambar. Kerja sama ini tidak hanya meningkatkan akurasi dari hasil ekstraksi teks, tetapi juga memberikan pemahaman kontekstual dan bantuan bagi pengguna, sehingga teknologi ini dapat beradaptasi dengan lebih banyak variasi dokumen. Manfaat-manfaat di atas merupakan manfaat dari implementasi GLAIR Paperless with OCR.

GLAIR Paperless with OCR tidak memerlukan jumlah data yang besar untuk memberikan hasil yang memuaskan, dan hal ini berarti Anda dapat menggunakannya untuk berbagai jenis dokumen. Tentu saja inilah yang mutakhir dan layak digunakan untuk segala lini bisnis!

‍