1. Procesamiento básico de documentos:
* Escaneo y digitalización: Convertir documentos físicos en imágenes digitales o archivos de texto.
* Conversión: Transformando documentos de un formato a otro (por ejemplo, PDF a Word, DOC a HTML).
* Entrada de datos: Ingresar datos manualmente de documentos en bases de datos o hojas de cálculo.
2. Procesamiento de documentos intermedios:
* Reconocimiento de caracteres ópticos (OCR): Reconocer el texto dentro de las imágenes y convertirlo en texto legible por máquina.
* Extracción de datos: Identificar y extraer puntos de datos específicos de documentos (por ejemplo, nombres, fechas, direcciones).
* Clasificación de documentos: Categorización de documentos basados en su contenido o metadatos (por ejemplo, facturas, contratos, informes).
3. Procesamiento avanzado de documentos:
* Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Comprender el significado y el contexto del texto en documentos, incluido el análisis de sentimientos, el modelado de temas y la traducción del idioma.
* Aprendizaje automático (ML): Uso de algoritmos para aprender de los datos en documentos y hacer predicciones sobre futuros documentos.
* Construcción del gráfico de conocimiento: Construyendo una representación estructurada de información de documentos para facilitar el descubrimiento y el razonamiento del conocimiento.
* Resumen de documentos: Creación de resúmenes concisos de documentos largos, destacando la información clave.
* Clustering de documentos: Agrupación de documentos basados en la similitud en el contenido o el estilo.
4. Técnicas especializadas:
* Recuperación de información: Técnicas para buscar y recuperar documentos relevantes de grandes colecciones.
* Seguridad del documento: Protección de documentos del acceso y manipulación no autorizados utilizando el cifrado, las firmas digitales y la marca de agua.
* Archivado de documentos: Almacenamiento a largo plazo y gestión de documentos con fines históricos y de cumplimiento.
5. Técnicas emergentes:
* Visión de la computadora: Uso de algoritmos de visión por computadora para analizar e interpretar imágenes en documentos, como reconocer el texto escrito a mano o la identificación de objetos.
* Aprendizaje profundo: Utilización de redes neuronales profundas para tareas avanzadas de procesamiento de documentos como análisis de sentimientos, reconocimiento de imágenes y generación de texto.
Ejemplos de aplicaciones de procesamiento de documentos:
* Automatización de negocios: Automatizar la entrada de datos, el procesamiento de facturas y la gestión de contratos.
* Servicio al cliente: Analizar los comentarios de los clientes y resolver consultas de correos electrónicos y registros de chat.
* Descubrimiento legal: Identificar documentos relevantes en casos legales y extraer información clave.
* Investigación y desarrollo: Análisis de documentos científicos, extrayendo hallazgos de investigación e identificando tendencias.
* Marketing y ventas: Analizar las preferencias de los clientes de encuestas y publicaciones en redes sociales.
Las técnicas específicas utilizadas en el procesamiento de documentos dependerán de la tarea en cuestión y los recursos disponibles. Sin embargo, con el avance de las tecnologías de IA y PNL, podemos esperar ver técnicas de procesamiento de documentos aún más sofisticadas y eficientes en el futuro.