Неправильное распознавание дат сроков годности может иметь серьезные последствия для потребителей. В случае употребления просроченной продукции возрастает риск пищевого отравления или иных заболеваний, связанных с употреблением испорченных продуктов. Кроме того, неправильное распознавание дат может привести к неоправданным финансовым потерям как для потребителей, так и для производителей, которые должны будут вывести просроченные продукты их оборота, но, могут ошибочно вывести из оборота и непросроченные продукты. В этом посте я исследую возможности распознавания срока годности с использованием языка программирования Go и Tesseract OCR.

Многие в своей повседневной работе используют регулярные выражения. Но, встречаясь с затруднениями и используя обходные пути, возникает вопрос: как это можно сделать «по-правильному»? Разберу в посте.

В данном посте разберём различные способы создания столбцов путем преобразования, вычислений, применения регулярных выражений и т.д. Также мы сравним длительность каждого способа и какой лучше где применить.

Всем добрый день! Хочу поделиться опытом анализа текста. Возьму рабочий пример документов в отношении граждан, проходящих процедуру банкротства. Задача заключается в автоматизированном сборе информации из текста 300 тыс. документов такой как: номер счета, с которого можно снять средства, разрешенная сумма, период действия. Пример интересующей меня части документа уже здесь

Каждый день в сети появляется огромное количество «фейковых» новостей. Обычный человек, даже при наличии у него некоторых навыков, может принять «фейковую» новость за реальную. В таком случае на помощь приходят нейронные сети

Наверняка у каждого хотя бы раз было такое желание, чтоб написать комментарий и получить массу лайков за него. Но тут возникает вопрос: а что нужно написать, чтобы получить максимальное количество лайков? И для этого можно использовать машинное обучение!

При проведении аудита периодически возникают задачи анализа тональности текстов, таких как обращения клиентов. Существует множество готовых решения для определения тональности. В этой статье мы рассмотрим одно из решений, а именно LightAutoML.