परमिट पार्सिंग ऑटोमेशन: 80% तेज़ प्रोसेसिंग

एक एडटेक क्लाइंट अपनी परमिट पार्सिंग प्रक्रिया को स्वचालित करने की अहम ज़रूरत लेकर Nexority Infotech के पास आया। उनका मौजूदा मैन्युअल सिस्टम धीमा था, उसमें गलतियाँ होती थीं, और वह नेस्टेड हायरार्की और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा की जटिलता नहीं संभाल पाता था।

• नेस्टेड हायरार्की को संभालना: संदर्भ बनाए रखते हुए गहराई तक नेस्टेड सेक्शन से डेटा निकालना।
• सटीकता बढ़ाना: अनस्ट्रक्चर्ड और कम गुणवत्ता वाले दस्तावेज़ों के बावजूद डेटा एक्सट्रैक्शन में ऊँची सटीकता।
• परफ़ॉर्मेंस और स्केलेबिलिटी में संतुलन: सटीकता से समझौता किए बिना बड़ी संख्या में परमिट तेज़ी से प्रोसेस करना।
• मौजूदा सिस्टम के साथ इंटीग्रेशन: क्लाइंट की डेटा पाइपलाइन के अनुकूल स्ट्रक्चर्ड आउटपुट।

डेटासेट की तैयारी

सेक्शन, सब-सेक्शन और टेबल का एक विविध ट्रेनिंग डेटासेट बनाने के लिए परमिट PDF को इमेज में बदला गया और LabelMe से एनोटेट किया गया।

मॉडल का चयन और फ़ाइन-ट्यूनिंग

Detectron2 का Faster R-CNN मॉडल चुना गया और उसे डेटासेट पर फ़ाइन-ट्यून किया गया, जिसमें बेहतर सटीकता के लिए लर्निंग रेट और बैच साइज़ जैसे हाइपरपैरामीटर समायोजित किए गए।

कस्टम पार्सिंग लॉजिक

Regex-आधारित लॉजिक नेस्टेड हायरार्की और जटिल दस्तावेज़ संरचनाओं से डेटा निकालता है।

परमिट पार्सर के साथ इंटीग्रेशन

डेटा एक्सट्रैक्शन को स्वचालित करने के लिए ट्रेन किए गए मॉडल को NexoParser ऐप में इंटीग्रेट किया गया, जो JSON और Excel फ़ॉर्मैट में स्ट्रक्चर्ड नतीजे देता है।

• समय की बचत: मैन्युअल प्रोसेसिंग का समय 80% कम हुआ, जिससे टीम ज़्यादा अहम काम पर ध्यान दे सकी।
• बढ़ी हुई सटीकता: डेटा एक्सट्रैक्शन की सटीकता बढ़कर 93% हो गई, जिससे नेस्टेड और जटिल जानकारी में त्रुटियाँ न्यूनतम हुईं।
• तेज़ प्रोसेसिंग: दस्तावेज़ चार गुना तेज़ी से प्रोसेस होते हैं, इसलिए क्लाइंट कम समय में ज़्यादा परमिट संभाल पाता है।
• लागत में बचत: ऑटोमेशन से ऑपरेशनल लागत 30% घटी।
• बेहतर उपयोगिता: स्ट्रक्चर्ड JSON और Excel आउटपुट से विश्लेषण और रिपोर्टिंग आसान हुई।