我说的是哪种人工智能？
Which kind of Artificial Intelligence am I talking about?
想象一下，您向系统提供了一堆 pdf，而且只有您自己知道 "how" 这些是相关的（例如，它们都是论文、新闻或发票）。系统知道批次已连接，但不知道它们之间的关系。
系统然后扫描这些 pdf，并为每个文档建议索引及其各自的值。
这是一个示例：您将公司收到的所有发票都提供给系统。系统处理这些文档并建议索引 "Supplier"、"Invoice Cost" 和 "Due Date"。 foreach pdf 系统也提取条目的值。
所以我的问题是：什么样的人工智能系统最适合这种场景？神经网络？组合？
如果您知道机器应该查找的关键字，并且所有文档都遵循相同的格式，则您可以通过关键字搜索来完成此操作。
但是，如果每个类别中的格式不统一，那么您需要考虑某种语言处理，以便机器能够理解正在发生的事情。
尝试对自然语言处理进行一些研究，这可能符合您的要求：
NLP Wiki
您正在寻找无监督学习算法。更具体地说，你的问题是 clustering 问题，因为你的系统对它要分析的数据一无所知，它必须提出正确的 class 文档（或其属性） ).
在您的示例中，通过使用聚类算法，您的系统可以学习区分您提供的文档并提取字段 "Invoice"、"Supplier" ...
我链接的 wiki 页面应该足以让您大致了解所需的 class 算法。在 Google 上，您会发现大量关于该主题的讲座幻灯片。
想象一下，您向系统提供了一堆 pdf，而且只有您自己知道 "how" 这些是相关的（例如，它们都是论文、新闻或发票）。系统知道批次已连接，但不知道它们之间的关系。
系统然后扫描这些 pdf，并为每个文档建议索引及其各自的值。
这是一个示例：您将公司收到的所有发票都提供给系统。系统处理这些文档并建议索引 "Supplier"、"Invoice Cost" 和 "Due Date"。 foreach pdf 系统也提取条目的值。
所以我的问题是：什么样的人工智能系统最适合这种场景？神经网络？组合？
如果您知道机器应该查找的关键字，并且所有文档都遵循相同的格式，则您可以通过关键字搜索来完成此操作。
但是，如果每个类别中的格式不统一，那么您需要考虑某种语言处理，以便机器能够理解正在发生的事情。
尝试对自然语言处理进行一些研究，这可能符合您的要求： NLP Wiki
您正在寻找无监督学习算法。更具体地说，你的问题是 clustering 问题，因为你的系统对它要分析的数据一无所知，它必须提出正确的 class 文档（或其属性） ).
在您的示例中，通过使用聚类算法，您的系统可以学习区分您提供的文档并提取字段 "Invoice"、"Supplier" ...
我链接的 wiki 页面应该足以让您大致了解所需的 class 算法。在 Google 上，您会发现大量关于该主题的讲座幻灯片。