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选择模型组合——即所谓的集成学习，通常是最佳策略。在金融或医疗保健等高度受监管的领域，精确性至关重要。在这种情况下，可以将 LayoutLM 和 Textract 搭配使用，其输出结果可以通过规则引擎或人工审核员进行交叉验证。相比之下，在零售收据解析等场景中，吞吐量比绝对精确性更重要，此时采用 Azure 表单识别器与启发式回退的组合可能就足够了。
图 2. 文档处理——高精确性与高吞吐量流程
除了文本内容外，许多文档还包含传达关键含义的视觉标记——复选框、表格、签名、印章和徽标。传统的 OCR 通常会忽略或误读这些内容。
计算机视觉技术能够有效填补这一空白。物体检测模型（如 YOLO 和 Faster R-CNN）可以识别复选框或徽标等元素。图像分割技术可用于解析表格和结构化布局。OpenCV 等工具可用于预处理——去除噪声、校正倾斜和增强对比度。在此基础上，LayoutLM 通过将位置编码与语言建模相结合，能够在整个文档范围内保持上下文的连贯性。
这些工具协同作用，使系统不仅能够解读文字内容，还能理解这些文字的呈现方式。
非结构化文档——例如合同、法律备忘录或临床总结——缺乏明确定义的字段。从这类文档中提取信息需要理解其上下文。
这就是自然语言处理（NLP）大显身手的地方。针对特定领域（例如法律、医疗保健）进行微调的预训练语言模型可以识别关键实体，如姓名、日期、药物或义务。句子嵌入技术使系统能够将语义相似的段落组合在一起。将语言线索与布局特征相结合的混合方法取得了最佳效果。
这些技术在受监管的行业中显得尤为重要，因为在这些行业中，细微的上下文或措辞变化会完全改变文档的含义。
基于云的文档 AI 服务让大规模文档处理能力的获取变得前所未有的便捷。用户能够轻松访问一系列强大的工具，包括用于 OCR 任务的预构建 API、文档分类服务、实体提取功能以及文档摘要工具等。这些工具能够快速得出结果，但没有两个平台的功能是完全相同的。不同的供应商专注于各自独特的优势领域，因此选择合适的服务对于构建生产级系统来说至关重要。
接下来我们对主要的供应商进行深入对比，并综合考量技术限制，做出能够有效支持业务目标的架构决策。
对于那些已经融入 AWS 生态系统的企业来说，亚马逊的 Textract 服务是一个比较流行的选择。它在
结构化表单和表格提取
方面表现出色。其主要功能包括：
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与 AWS Lambda、S3、Comprehend 和 Step Functions 等服务无缝集成；
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不过 Textract 有时候会生成冗长且略显冗余的输出，在处理视觉上较为复杂或质量退化的文档时会存在不一致的情况。此外，如果需要处理大量的页面，尤其是使用 AnalyzeDocument（对表格 / 表单单独收费）等功能时，成本可能会迅速增加。
最适合用于：金融服务或人力资源领域中的那些表单密集的工作流程，例如处理发票、收据、贷款申请或 W-2 文件等。
谷歌的产品专注于
特定文档类型的预训练处理器
（例如发票、身份文件、W9 表单），并与谷歌的自然语言处理平台紧密集成。其主要优势包括：
不过，由于模型透明度有限且缺乏足够的定制性，谷歌文档 AI 对于那些需要精细控制微调行为的组织来说吸引力不足。在处理已知且受支持的文档类型时，谷歌文档 AI 表现出色，但在处理新格式时灵活性较差。
最适合用于：寻求针对常见文档类型提供现成智能解决方案的企业，特别是在物流、旅行和客户服务等行业。
Azure AI Document Intelligence
微软的 Azure 文档智能（之前的表单识别器）以其定制训练能力脱颖而出。主要优势包括：
Azure 还提供模型生命周期管理集成能力，非常适合围绕文档处理构建 MLOps 管道的内部 DevOps 团队。不过它仍然需要大量的数据准备工作，并且可能对模板变化具有一定的敏感性。
最适合用于：追求灵活性与易用性平衡的组织，例如医疗保健、保险和合规性要求高的行业。
完全依赖单一云提供商可能会产生盲点。在现实场景中，大多数企业采用了混合策略，将预训练 API 的高效便捷性与定制化模型的精准度和可控性相结合，并从中受益。
以抵押贷款贷款人为例，他们可能会将 Textract 与自定义训练模型和人工审核环节相结合，用于验证自雇申请人的收入等高风险场景。这种分层式的方法，不仅有助于确保数据的准确性，同时也能有效管理合规风险。
