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Smart OCR:Text Miner

Smart OCR:Text Miner

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ダウンロード
  • バージョン 1.3.7
  • カテゴリ 教育学習
  • パッケージ名 com.appstyle.gosmartocr
  • 更新日時 May 12, 2025
  • サイズ 9.37MB
このアプリについて

スマートOCRテキストマイナーを使用すると、画像をテキストに変換できます。

Smart OCR:Text Miner使用すると、画像をテキストに変換し、PDFからテキストを抽出し、テキストを編集し、テキストを共有し、テキストマイニングを実行し、1つのプロセスで後で共有するための有用なデータを保存できます。 OCRやその他のリッチテキストソースから入手した非構造化テキストから関連するすべての有用なデータを抽出するのに役立ちます。このアプリケーションのテキストマイニングは、OCRedテキストからのデータ抽出を実行するだけでなく、任意のWebページからページテキストとタイトル情報を抽出するのにも役立ちます。

テキスト/データマイニング機能:

このアプリケーションはOCRを提供するだけでなく、最初に豊富なテキストのページを最初にOCRし、テキスト抽出、コンセプト抽出、エンティティ抽出、キーワード抽出、センチメント抽出などのテキストマイニングを実行できる強力なテキストマイニング機能も提供します。

1.テキスト抽出:

任意のWebページからページテキストとタイトル情報を抽出することができます。

2.抽出を概念:

HTML、テキスト、またはWebベースのコンテンツにタグを付けることができます。また、抽象化、概念がどのように関連するかを理解し、それに応じてタグ付けすることができます。例:(「ヒラリー・クリントン +ミシェル・オバマ +ローラ・ブッシュ」=「アメリカのファースト・レディース」。

3.KeyWord抽出:データを分析し、コンテンツのインデックスを作成したり、タグを生成したりできる重要なキーワードを抽出するタスクです。

4.エンティティ抽出:

これは、個人、組織、場所、時間の表現、量、金銭的価値、パーセンテージなどの名前を求める情報抽出のタスクです。

5.シンテント抽出:

いくつかのトピックに関して、スピーカーまたはライターの態度を決定することを目的としています。態度は、彼または彼女の判断または評価、感情状態(感情状態)、または意図された感情的コミュニケーションかもしれません。

**********************

機能リスト:

*画像をテキスト(OCR)に変換します。

*PDFファイルからテキストを抽出します。

*最も効率的な方法でテキストを変換する高精度サーバーベースのOCRエンジンを使用しています。

*Googleまたは他の検索エンジンで抽出されたテキストを検索できます。

*WhatsApp、Line、Dropbox、Evernote、Facebook、Gmail、メッセージなどを通じて、抽出されたテキストを友人や同僚に共有します。

*必要な重要なテキストの一部をキャプチャし、OCRの結果を取得した後に編集することができます。

*このアプリには独自の専用の情報コレクターポイントがあり、抽出されたテキストを含む重要なドキュメントを管理できます。

*保存されたドキュメントを添付ファイルとして共有または送信できます。

*OCRの後、抽出されたテキストを共有、保存、編集し、テキストマイニングを実行できます。

*OCRによる画像またはPDFファイルにテキストの束全体を抽出した後、テキストマイニングを実行できます。豊かなテキストから重要なキーワード、概念、エンティティ、および感情を抽出するのに役立ちます。

*WebサイトのURLアドレスをスキャンして、Webサイトから重要なテキスト、キーワード、概念、エンティティ、および感情を抽出できます。データマイニングの時間を節約するのに非常に役立ちます。

*この無料アプリは、英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、韓国語、イタリア語、ロシア語を含むプロOCRの7つの言語のみをサポートしています。

*詳細については、Facebookファンページをご覧ください。

https://www.facebook.com/appstyle.pte.ltd

*アイデアやバグがある場合は、にメールしてください

[email protected]

最新バージョン1.3.7の新しいもの

2016年10月13日バージョン1.3.7に最終更新されました
-Android 4.4でPick PDFファイルの問題を解決しました。
-PDFファイルを選択するためのAPP Standaloneファイルブラウザに追加されました。
ダウンロード(9.37MB)
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