Нейросеть распознает 15 документов за 1 секунду. А так можно было?
Ковер-самолет, меч-кладенец, скатерть-самобранка, шапка-невидимка, молодильные яблоки, волшебный клубочек и… ? Правильно, решение для распознавания полнотекстовых документов от Smart Engines. Оно, как и все упомянутые предметы, совершенно уникально, неповторимо и обладает самым что ни на есть волшебным функционалом. Например, распознает текстовые данные со скоростью 15 страниц в секунду. А еще распознает текст на мятых листках. А еще распознает текст в темноте. А еще распознает текст на арабском. А еще на японском и на иврите. И при этом всем существует не в сказках, не в 2030 году, а наяву. Рассказываем и показываем, как выглядит OCR без слабых мест.
Сверхбыстрая OCR на 102 языках
В декабре прошлого года Smart Engines объявила о выходе собственного решения для распознавания полнотекстовых документов. Оно является частью программного продукта Smart Document Engine, который извлекает данные из бумажных документов – первичных, бухгалтерских, налоговых, нотариальных, юридических, страховых и прочих.
Это IT-решение находит документ на фотографии или скане, а затем распознает текстовые данные на 102 языках. Причем оно отлично распознает как Latin-based языки, так и языки с собственными системами письменности.
Вот так Smart Document Engine распознает текст на русском:
А вот так, к примеру, на арабском (при свете дня и ночи):
На современном смартфоне решение Smart Engines полностью обрабатывает фотографию листа A4, в том числе с таблицами, за 3-4 секунды.
Процесс в серверных решениях протекает еще быстрее: на 64-х ядерном HPC без применения GPU скорость полнотекстового распознавания достигает 15 страниц в секунду.
Система Smart Engines – и в этом, среди прочего, ее суперсила – автоматически обрезает, «разглаживает» сложенные документы и улучшает их изображения, превращая таким образом телефон в мобильный сканер.
Помимо построчных результатов распознавания, система предоставляет координаты текстовых объектов на исходном изображении и оценки уверенности распознавания на уровне символов, слов или строк.
Решение Smart Engines может быть использовано для распознавания присутствующего текста как на изображении документа целиком, так и на изображениях отдельных фрагментов документа.
Smart Document Engine, как и другим нашим продуктам, не требуется связь с внешними сервисами или ресурсами. Все вычисления производятся непосредственно на вызывающем устройстве. Наша OCR SDK может быть развернута на on-premise сервере, персональном компьютере, в рамках автономного мобильного приложения, а также в веб-приложении.
А как же общедоступные или open-source решения?
В наше время действительно существует много общедоступных open-source распознавателей текста. Такие решения могут быть очень полезны в образовательных целях или для учебного демонстрационного приложения. Однако open-source продукты могут быть не просто бесполезны, а даже опасны для субъектов КИИ и для ИТ-систем, в которых циркулируют персональные данные россиян. Существенным недостатком подобных продуктов окажутся, с одной стороны, невысокие точность и скорость распознавания. О том, чем обернулось наше сравнение с open-source продуктами, мы писали здесь.
Но более существенные минусы – отсутствие контроля над содержимым кода, а также высокие риски внешнего вмешательства. Об этих рисках мы уже рассказывали в своем блоге. Коротко напомним об этом.
Атаки на нейронные сети — это весьма популярная тема для научных исследований. Главные типы подобных атак – отравление данных и атака уклонением с помощью состязательных примеров. При отравлении данных ошибки вводятся в сеть на этапе обучения. А при применении подобной сети распознаватель может совершить специфические серьезные ошибки. Единственный способ избежать такой атаки – быть уверенными в своих данных. А как можно быть уверенным в данных, которых вы никогда не видели?
При атаке уклонением злоумышленник пытается заставить сеть дать неверный ответ. Иногда он даже может предопределить этот ответ. Для открытых систем оптического распознавания текста такие примеры можно посчитать, так как эти системы общедоступны. Можно просто скачать модель и подобрать нужные примеры.
Но Smart Engines, напомним, работает автономно на конечном устройстве. Оно никуда не передает данные клиента, не хранит их и не требует интернет-соединения. Обработка данных ведется на стороне клиента, внутри его контура безопасности. При разработке нашего OCR-модуля мы активно пользуемся генерацией искусственных данных и не используем предобученные модели. Наше решение создано с соблюдением этических принципов ИИ, признанных во всем мире.
Лучший вариант для импортозамещения
В прошлом году российские государственные органы, банки и телеком-операторы получили новую задачу по импортозамещению ПО. 31 марта 2022 г. вступил в силу указ президента РФ, запрещающий субъектам критической информационной инфраструктуры (КИИ) закупку иностранного софта. Ведомства и компании, которые десятилетиями эксплуатировали зарубежные программные продукты, должны полностью отказаться от них к 2025 году.
Запрет распространится на различные типы ПО, в том числе, программные продукты для документооборота. Решение ожидаемое: субъектам КИИ всегда приходится работать с разными типами документов, в том числе, секретными файлами. Уже сейчас, до вступления указа в силу, применение иностранного ПО для распознавания текстовых документов сопряжено с целым рядом рисков, как в сфере кибербезопасности, так и в юридической плоскости.
По новым правилам ведомства и крупные корпорации РФ, скорее всего, будут вынуждены расстаться с продуктами, правообладатели которых зарегистрированы в недружественной юрисдикции. Замена подобных решений на отечественные программы — это вопрос времени. Для импортозамещения такого ПО субъектам КИИ скорее всего потребуется не только защищенная от внешних воздействий российская программа, но и самые современные алгоритмы искусственного интеллекта.
Итак, если вы – субъект критической информационной инфраструктуры и вам необходимо провести импортозамещение ABBYY, Kofax и аналогичных иностранных систем, то Smart Document Engine – это лучший вариант ПО, гарантирующего не только высокое качество распознавания текста, но и безопасность персональных данных.
- распознавание изображений
- распознавание документов
- smart document engine
- нейронные сети
- промышленные системы распознавания
- ocr
- Блог компании Smart Engines
- Обработка изображений
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
Как проверить текст, написанный нейросетью
С появлением нейронных сетей для генерирования текстов логично было ожидать, что вместе с ними появятся и сервисы, играющие роль детекторов. Существует множество полезных инструментов, анализирующих содержимое и определяющее вероятность, с которой текст мог быть создан ИИ. Есть разные критерии оценки, и каждый инструмент использует свой подход для качественного анализа. Поэтому отличным вариантом будет один и тот же фрагмент прогнать через несколько сайтов, чтобы получить объективный результат.
AI Text Classifier
Первый на очереди сайт с названием AI Text Classifier, который как раз был создан OpenAI – разработчиком ChatGPT, поэтому инструмент первоочередно нужно использовать тем юзерам, кто хочет проверить, не был ли текст сгенерирован данным ИИ. Пока можно сказать, что сайт идеально определяет фрагменты текста на английском языке, а вот с распознанием других, особенно если информация компилируется из сборок открытых источников, пока не все так гладко. Впрочем, принцип действия AI Text Classifier и все дополнительные нюансы сразу описаны на главной странице, поэтому предлагаю сначала прочитать документацию, а затем переходить к работе с детектором.
Что касается взаимодействия с самим анализатором текста, то этот процесс не станет чем-то трудным и будет понятен каждому пользователю. Единственное – незнающие английский язык могут использовать мою инструкцию ниже или же активировать встроенный в браузер переводчик страниц.
- Сначала AI Text Classifier предлагает ознакомиться с несколькими примерами текстов, написанными человеком, искусственным интеллектом и смешанным типом. По части содержимого вы самостоятельно можете провести анализ и понять, насколько реально будет вручную определить такой текст по каким-либо критериям.
- Для проверки своего текста вставьте его в специально отведенную на странице форму и нажмите кнопку «Submit».
- Через несколько секунд результат отобразится в строке ниже. Он может быть самым разным и зависит от того, сколько абзацев и конкретных предложений AI Text Classifier сумел наиболее четко классифицировать.
- Примерно один и тот же текст, сгенерированный ChatGPT, но на двух разных языках, я проверил через данный сервис. Фрагменты на английском точно определились как написанные ИИ. Русский текст сайт считает полностью придуманным человеком. Это как раз недостаток отсутствия большого количества данных, которые хранятся в самой нейронной сети. Чем больше она обучается анализировать русский текст и чем больше запросов на русском поступает в ChatGPT, тем лучше со временем будет детект, а пока он работает не совсем корректно.
Комьюнити теперь в Телеграм
Подпишитесь и будьте в курсе последних IT-новостей
GPTZero
Онлайн-сервис GPTZero предоставляет стандартную функциональность для определения текста, написанного ИИ, а также помимо обычной вставки фрагментов поддерживает загрузку и анализ файлов, если символы превышают допустимое количество для вставки в форму проверки. Поддерживает модели нейронных сетей GPT3, GPT4, BARD и многие другие, которые сейчас пользуются популярностью. Давайте с вами на простом примере разберем процесс взаимодействия с данным веб-ресурсом.
- На главной странице вы можете выбрать примеры фрагментов для вставки и их проверки, если просто хотите оценить работу сайта. Поддерживаются генерации разными нейронными моделями, а также использование человеческого текста или смешанного типа.
- Для проверки своего фрагмента вставьте его в область или загрузите файл, затем примите политики использования сайта и нажмите кнопку «Get results».
- Обработка займет пару секунд, страница перезагрузится и вы увидите одну строчку – результат анализа текста. Если говорить о проверке текста на русском, то помимо GPTZero я бы рекомендовал дополнительно использовать и другие сайты, чтобы удостовериться в правильности детекта.
Text.ru
Сайт Text.ru позиционируется как биржа копирайтинга и имеет свой антиплагиат. С недавнего времени разработчики предлагают юзерам на платной основе доступ к рерайтеру текста на базе ИИ и детектору, который распознает такой написанный ботом текст. Это главный минус сайта, поскольку бесплатно нельзя проверить и несколько сотен символов, чтобы протестировать работу инструмента.
Впрочем, если говорить о предназначении инструмента, то встроенным НейроПомощником нужно в первую очередь пользоваться тем, кто профессионально работает с текстами и всегда проверяет уникальность и другие параметры через Text.ru. Теперь у таких пользователей появилась возможность проверить и наличие рерайта через ИИ. Это актуально как для дипломных работ (правда, придется купить много нейросимволов или оформить безлимитный план), так и для небольших информационных статей.
Content at Scale
Выше я уже писал о том, что проверял два одинаковых текста, но на разных языках. Это же я сделал через Content at Scale и оказалось, что данный сайт чуть ли не единственный, который сейчас полностью корректно работает с русским языком. Было проверено еще несколько фрагментов текстов разных тематик и все они распознаны как написанные при помощи нейронных сетей. Поэтому я точно могу рекомендовать к использованию Content at Scale.
- На странице для проверки вам достаточно просто вставить свой фрагмент текста в выделенную область или использовать один из шаблонов для тестирования. Затем нажмите кнопку «Check For AI Content», запуская тем самым процесс детекта.
- Через несколько секунд слева вы увидите информацию на четырех разных графиках. Они показывают процент роботизации вашего текста, предсказуемость и совпадение с другими шаблонами составления предложений, используемых разными моделями ИИ.
- Все абзацы или отдельные предложения, которые, по мнению Content at Scale, написаны нейросетью, будут выделены красным. При нажатии по тексту появится информация об этом и рекомендация по изменению.
Никаких ограничений для пользователей Content at Scale нет, вы можете проверять бесплатно много разных текстов за один день практически без ограничений по количеству символов. Сама модель детекта тоже работает довольно быстро, поэтому весь процесс не займет много времени.
AI Content Detector
В качестве еще одного подходящего онлайн-сервиса могу порекомендовать AI Content Detector. Это стандартный по интерфейсу сайт, позволяющий одновременно проверить до трех тысяч слов. Отображает процент вероятности использования нейросети при написании проверяемого текста. Точно так же, как и многие подобные инструменты, не всегда корректно работает с русским текстом, но в большинстве случаев отображает правильный или приблизительный к нему результат, пропуская лишь некоторые фрагменты.
- Как обычно, вставьте свой текст в форму и нажмите кнопку «Check» для запуска анализа.
- Еще раз обратите внимание на то, сколько слов можно использовать за одну проверку. Если лимит будет превышен, процесс просто не запустится.
- Справа показан ползунок с процентами. Чем меньше значение, тем больше текст приближен к написанию вручную, без использования нейронных сетей.
Стоит понимать, что подобные сайты созданы не так давно и пока только находятся на стадии обучения и улучшения функциональности. Поэтому не всегда получается на 100% точно определить происхождение текста. Нивелируется в некоторых случаях это одновременным использованием нескольких разных сервисов, которые вы можете выбрать для себя из описаний выше.
Нейросеть пишет текст песни
Добро пожаловать на страницу режима искусственного интеллекта — нейросеть текст песни. Музыка имеет особую способность касаться наших сердец и душ, искусство написания текстов песен часто считается волшебством. Но что, если бы эту магию можно было автоматизировать?
В это сложно поверить, но нейросеть пишущая тексты песен онлайн уже здесь, и мы приглашаем вас узнать больше о том, как ИИ могут генерировать материалы музыки и как вы можете воспользоваться этой технологией без регистрации.
- Нейросеть создает текст песни.
- Генерировать текст песни онлайн.
- Как работает генератор текстов песен.
Нейросеть создает текст песни
Чтобы написать текст песни нейросетью на русском, просто введите описание и нажмите “Отправить”. Также вы можете отправлять одинаковый запрос несколько раз (кнопка “Повторить”) — результат каждый раз будет немного отличаться.
В зависимости от ваших предпочтений, вы можете выбрать стиль или жанр песни, которую хотите получить. Это может быть романтическая музыка, рок, рэп или что угодно еще. Кроме того, нейросеть способна учесть и другие детали, такие как настроение или основные темы. То есть ваши личные желания помогут создать уникальный текст песни, который будет отражать идеи и чувства.
Независимо от того, создаете ли вы песню для профессионального проекта или просто для личного удовольствия, нейросеть онлайн поможет вам в этом творческом процессе.
Генерировать текст песни онлайн
Генератор текстов песен на нейросетью помогает авторам создавать оригинальные композиции в разных жанрах музыки. Это инновационное решение, которое упрощает творческий процесс и позволяет открыть новые возможности для написания текстов.
Как работает генератор текстов песен
Система ИИ (AI) chatinfo.ru — нейросеть, обучается на огромном количестве данных, включая тексты музыки различных жанров и стилей. Когда вы вводите свои запросы, нейросеть использует полученные знания, чтобы создать новый уникальный текст песни. Наш искусственный интеллект — это мастер-ключ к миру музыкального творчества. Он помогает вам рисовать словами, создавать и воплощать ваши музыкальные сны.
Загляните в этот удивительный новый мир, где машины сочиняют стихи, и откройте для себя силу творчества в симбиозе с технологией!
Частые вопросы
Зачем нужна нейросеть для создания текстов песен?
Нейросеть для создания текстов песен нужна для упрощения написания песен. Она полезна для профессионалов в музыкальной индустрии и для людей, которые просто хотят создавать музыку. Нейронная сеть генерирует тексты песен в соответствии с предпочтениями по стилю, жанру, настроению и основным темам.
Как нейросеть для песен упрощает творческий процесс?
Нейросеть использует огромный объем данных для создания уникальных текстов песен. Это инновационное решение упрощает творческий процесс, позволяя авторам сосредоточиться на других аспектах создания музыки.
КонтактыAPI доступ
- Связаться с нами:
- @chatinfo_support_bot
- [email protected]
Конфиденциальность
Оферта
Цены
-
- Сократить текст
- Генератор картинок
- Генератор названий
- Решить задачу
- Нейросеть пишущая текст
- Нейросеть пишет стихи
- Список литературы онлайн
- Написать сочинение
- Контент-план нейросетью
- Написать пост в соцсети
- Написать код по запросу
- Текст песни нейросетью
- Написать вывод по тексту
- Написать реферат онлайн
- Повысить уникальность текста
- Рерайт текста онлайн
- Синонимайзер онлайн
- Генератор историй
- Ответить на вопрос
- ChatGPT на русском онлайн
- Чат бот искусственный интеллект
Нейросеть Transformer-OCR распознает текст на изображениях
Transformer-OCR — нейросетевая модель, которую обучили распознавать надписи на изображениях. Модель обходит существующие state-of-the-art методы на 5 датасетах. Для датасета с изображениями вывесок с закрученным текстом CUTE модель обходит предыдущие подходы на 9.7% в точности предсказания.
Описание проблемы
Распознавание текста на изображении сцены — это комплексная задача из-за разнообразия форм, шрифтов, цветов и заднего фона текста. Большинство существующих алгоритмов нормализуют входное изображение и рассматривают задачу как предсказание последовательности. Ограничением такого подхода является нормализация изображения. Она приводит к ошибкам из-за искажения перспективы сцены. Чтобы обойти это ограничение, исследователи предлагают Transformer-OCR. Модель использует декодер из трансформера, чтобы декодировать сверточное внимание. Нейросеть использует сверточные карты признаков, как эмбеддинги слов на входе в трансформер. Такой дизайн модели позволяет использовать преимущество механизма внимания в трансформере.
Архитектура модели
Transformer-OCR состоит из двух модулей:
- Модуль для извлечения карт признаков из входного изображения;
- Модуль с трансформером, который принимает на вход карты признаков, по аналогии с входными эмбеддингами слов
Блок с извлечением признаков состоит из первых четырех слоев ResNet-101. В свою очередь, трансформер состоит из энкодера и декодера, в каждом из которых по 4 идентичных слоя.
Оценка работы модели
Исследователи сравнили работу модели с state-of-the-art предыдущими подходами для распознавания текста на изображении, которые основывались на архитектуре Transformer. В качестве тестовых данных использовали 5 датасетов: IIIT5k, SVT, IC15, SVTP и CUTE. Предложенная модель обходит все существующие Transformer-модели на этой задаче. Исследователи отмечают, что это связано с тем, что предыдущие подходы не используют энкодер трансформера для кодирования сверточных карт признаков. Они предполагают, что кодировщик в трансформере является ключевым для кодирования пространственных признаков.