기본 PDF 주석
페이지를 이미지 파일로 변환하지 않고 원본 여러 페이지 PDF에 직접 주석을 답니다. 문서 ID, 주석, 검토 상태, 기록 및 릴리스 컨텍스트를 유지하면서 페이지를 탐색합니다.
기본 PDF다중 페이지 주석문서 컨텍스트
문서 주석 플랫폼
Document AI를 위한 PDF 및 문서 주석 플랫폼
OCR 인식 영역, 텍스트 엔터티, 관계 및 관리되는 품질 보증을 통해 Document AI용 PDF, 송장, 양식, 테이블 및 스캔 문서에 주석을 답니다.
신용 카드가 필요하지 않습니다
문서 주석 기능
복잡한 문서 주석에 필요한 모든 것
여러 페이지로 구성된 PDF를 탐색하고, 기본 텍스트를 선택하고, 페이지 인식 영역을 만들고, 문서 온톨로지를 적용하고, 컨텍스트를 잃지 않고 모든 변경 사항을 검토하세요.
선택 가능한 PDF 텍스트, 이미지 및 표
기본 PDF 텍스트, 이미지, 표 및 기타 포함된 페이지 콘텐츠를 직접 선택하세요. 텍스트를 정상적으로 복사하거나 선택한 콘텐츠를 구조화된 페이지 인식 주석으로 변환합니다.
구조화된 OCR 및 텍스트 추출
송장에서 OCR 출력을 검토하고, 모든 텍스트 필드와 품목 테이블에 레이블을 지정하고, 페이지 인식 클래스, 속성 및 관계를 사용하여 추출된 값을 보존합니다.
문서 온톨로지 및 관계
페이지 및 문서 컨텍스트를 유지하면서 중첩된 클래스 속성, 항목 속성 및 관계를 사용하여 송장, 품목, 조항, 당사자 및 기타 문서 개념을 모델링합니다.
페이지 인식 기록 및 검토
하나의 문서 수준 기록에서 페이지 ID, 선택한 텍스트, 레이블, 관계, 설명, 문제, 저장 이벤트 및 승인 결정을 검토합니다.
예시 문서2,410페이지
대용량 PDF, 단일 문서 컨텍스트
페이지 외부 주석, 항목 속성, 검토 상태 및 전체 문서 기록을 유지하면서 축소판 및 바닥글 컨트롤을 사용하여 2,410페이지의 PDF를 탐색합니다.
페이지 축소판별도의 작업 항목 제어
AI 팀이 문서 주석을 위해 Unitlab을 선택하는 이유
AI 지원 자동화, 확장 가능한 워크플로 및 운영 비용 절감을 통해 복잡한 문서 데이터 세트에 더 빠르게 주석을 추가합니다.
15X
더 빠른 문서 주석
90%
자동화된 문서 주석
10배
주석 비용 절감
지원되는 문서 주석 유형
모든 문서 주석 유형 하나의 플랫폼에서.
PDF 페이지의 텍스트 및 엔터티, 페이지 인식 영역, 문서 레이아웃, 테이블, OCR 필드, 분류, 그림, 문서 속성 및 관계에 레이블을 지정합니다.
01
텍스트/엔티티 주석
재사용 가능한 클래스, 속성 및 페이지 컨텍스트를 사용하여 선택 가능한 텍스트 범위 및 문서 엔터티에 레이블을 지정합니다.
02
경계 상자/영역
페이지 인식 경계 상자를 사용하여 텍스트, 필드, 이미지 또는 시각적 영역을 표시합니다.
03
레이아웃 영역
PDF 페이지의 머리글, 단락, 섹션, 열 및 기타 레이아웃 영역에 레이블을 지정합니다.
04
테이블 주석
테이블, 행, 열, 셀, 머리글 및 품목 간 관계에 주석을 답니다.
05
OCR 필드 주석
스캔한 PDF 또는 기본 PDF에서 OCR 텍스트 및 레이블 필드, 값, 추출된 텍스트 영역을 검토합니다.
06
분류
문서 유형, 페이지 유형, 의도, 상태 또는 기타 전체 항목 레이블을 할당합니다.
07
이미지/그림 영역
그림, 다이어그램, 서명, 로고 및 삽입된 이미지 영역을 표시합니다.
08
아이템 속성
소스, 품질, 카테고리 및 기타 문서 수준 컨텍스트를 포함하여 전체 PDF를 설명합니다.
09
처지
조항, 당사자, 시각적 영역, 속성 및 기타 문서 개체를 명시적으로 연결합니다.
문서 데이터 세트 큐레이션 및 주석 작업 흐름
문서 데이터를 선별하고 주석 작업 흐름을 자동화합니다.
문서 데이터 세트를 검색, 버전 지정 및 검사하고, AI 모델을 연결하고, 검토 및 승인을 통해 주석을 이동합니다.
데이터 세트 버전
모든 릴리스를 추적 가능하게 유지하면서 PDF 데이터 세트, 페이지 주석 및 선별된 컬렉션의 버전별 스냅샷을 생성합니다.
의미 검색
자연어 쿼리로 문서 데이터 세트를 검색하고 큐레이션 및 검토를 위해 관련 PDF, 페이지 또는 사례만 반환합니다.
임베딩 뷰
훈련하기 전에 유사한 문서 및 페이지, 클러스터, 이상치, 중복 및 라벨링 문제를 탐색하십시오.
통합 워크플로
하나의 연속 루프에서 모델, 주석, 검토 및 품질 보증을 연결하는 워크플로를 구축하세요. 핸드오프를 줄이고 데이터세트를 레이블 지정에서 승인까지 계속 이동하세요.
문서 모델 가져오기
사전 라벨링 또는 추출을 위해 문서 모델을 연결한 다음 사람의 수정, 검토 및 승인을 통해 예측을 라우팅합니다.
솔루션
추출 및 이해를 위한 문서 주석 솔루션
송장, 양식, 계약서, 보고서 및 기술 PDF에서 체계적이고 검토 가능한 데이터세트를 생성합니다.
송장 및 영수증 처리
송장, 영수증, 재무 문서 전반에 걸쳐 필드, 개별 항목, 합계, 테이블 및 관계에 주석을 답니다.
Explore fintech solutions
양식 및 구조화된 문서 추출
양식과 스캔한 기록 전반에 걸쳐 필드, 확인란, 섹션, 테이블, 문서 구조에 라벨을 붙입니다.
Explore fintech solutions
계약 및 법률 문서 AI
법률 및 계약 정보를 위해 조항, 엔터티, 의무, 날짜, 관계 및 문서 섹션에 주석을 답니다.
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기술 및 연구 문서
보고서, 논문, 기술 PDF 전반에서 텍스트, 그림, 표, 참조 및 구조화된 정보를 추출하고 주석을 답니다.
Explore education solutions질문, 답변
문서 주석 플랫폼 FAQ
PDF 주석, OCR 검토, 문서 라벨링, 레이아웃 및 테이블 주석, 텍스트 추출, 온톨로지, 품질 워크플로우, Unitlab의 Document AI 데이터세트에 대한 답변입니다.
Unitlab 팀과 대화하세요What document annotation types does Unitlab support?+
Unitlab은 기본 PDF 텍스트 및 엔터티 주석, 페이지 인식 영역, 레이아웃 영역, 테이블, OCR 필드, 분류, 그림, 문서 속성 및 관계를 지원합니다.
문서 주석 문서How does native PDF page navigation work in Unitlab?+
업로드된 PDF 하나는 하나의 작업 항목으로 유지됩니다. 상단 중앙의 이전 및 다음 컨트롤은 작업 항목을 변경하고, 하단 페이지 바닥글은 페이지 외부 주석을 잃지 않고 현재 PDF 내의 페이지를 변경합니다.
PDF 페이지 탐색 문서Can Unitlab select and annotate native PDF text?+
예. 기본 텍스트 레이어를 사용할 수 있는 경우 PDF 텍스트 선택을 통해 일반 선택 및 복사가 가능합니다. 선택한 텍스트 직사각형은 편집 가능한 페이지 인식 경계 영역이 될 수 있습니다. 스캔한 PDF에는 다른 OCR 처리가 필요할 수 있습니다.
PDF 텍스트 선택 문서How do document ontologies, properties, and relations work?+
문서 온톨로지는 클래스, 중첩 속성, 항목 속성 및 관계를 정의합니다. 각 텍스트 또는 시각적 주석은 페이지 컨텍스트를 유지하는 반면 문서 수준 속성은 전체 PDF를 설명합니다.
속성 및 관계 문서How does Unitlab manage document annotation quality and review?+
구성 가능한 워크플로우는 주석, 검토, 재작업 및 승인을 통해 문서 작업을 라우팅합니다. 지침, 할당, 의견, 문제, 주석 기록, 데이터 세트 버전 및 릴리스를 통해 개별 전문가와 기업 팀이 품질 결정을 추적할 수 있습니다.
주석 및 검토 문서Can teams use their own AI models for document pre-labeling?
예. Unitlab은 맞춤형 모델을 주석 작업 흐름으로 가져와 사전 라벨과 예측을 생성할 수 있습니다. 주석자는 0부터 시작하는 대신 모델 출력을 검토하고 수정하며 사람의 승인은 관리되는 품질 프로세스의 일부로 유지됩니다.
모델 통합 문서Can Unitlab curate, annotate, and version document datasets in one platform?
예. 팀은 메타데이터 필터, 의미 체계 검색, 임베딩, 유사성 및 특이치 검색을 통해 문서 데이터를 선별한 다음 선택한 샘플에 주석을 달고 결과를 검토하며 재현 가능한 AI 개발을 위해 제어된 데이터 세트 버전을 게시할 수 있습니다.
데이터 세트 관리 문서
