- 简介工业项目在很大程度上依赖于冗长、复杂的规范文件，手动提取结构化信息变得枯燥乏味，成为主要瓶颈。本文介绍了一种创新方法来自动化这个过程，利用了两个前沿的AI模型的能力：Donut，一个可以直接从扫描文件中提取信息而无需OCR的模型，以及OpenAI GPT-3.5 Turbo，一个强大的大型语言模型。该方法首先从建筑规范文件中获取目录（ToCs），然后将ToCs文本结构化为JSON数据。Donut在有效地组织ToCs方面达到了85％，GPT-3.5 Turbo达到了89％，取得了显著的准确性。这一里程碑式的成就代表了文档索引方面的重大进展，展示了AI在各种文档类型中自动提取信息任务方面的巨大潜力，提高了效率，并解放了各种行业的关键资源。
- 图表
- 解决问题自动化文档索引的问题
- 关键思路使用Donut和GPT-3.5 Turbo模型自动提取结构化信息
- 其它亮点提高了文档索引的效率，节省了资源，实现了85%到89%的准确率，具有重要的应用价值
- 最近相关研究包括基于OCR的文档索引和基于深度学习的文档结构化方法
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