“Dokumen hukum memiliki toleransi kesalahan yang sangat rendah, sedangkan lipatan dan cap pada hasil scan sering kali menyebabkan kesalahan dalam pengenalan teks.”

Analisis Akar Penyebab

Pra-pemrosesan de-noising dan peningkatan

Sebelum dilakukan OCR, sistem secara otomatis melakukan binarisasi, de-noising, dan koreksi distorsi pada gambar, sehingga secara signifikan meningkatkan tingkat keberhasilan ekstraksi teks dari dokumen lama atau hasil faksimile.

Pemisahan antara stempel dan teks

Model visi AI telah dilatih secara khusus untuk membedakan pola stempel berwarna merah dengan teks hitam di bawahnya, sehingga dapat memulihkan isi klausul penting yang tertutup stempel sebisa mungkin.

Penanda Tingkat Kepercayaan

Dalam mode perbandingan bilingual, untuk hasil OCR dengan tingkat kepercayaan rendah akibat teks buram, sistem akan menyimpan potongan gambar asli untuk verifikasi manual guna mencegah risiko hukum.

Ringkasan Solusi Akhir

Menggabungkan teknologi OCR yang ditingkatkan dengan model terjemahan hukum profesional untuk menyediakan draf awal yang andal bagi pengacara dan profesional hukum.