高度なGLM OCRモデルを使用して、人間のような精度で画像からテキストを抽出します。今日のビジョン言語モデルの未来を体験してください。

GLM OCRは、光学文字認識技術におけるパラダイムシフトを表しています。従来のOCRエンジンが固定されたパターンマッチングに依存するのとは異なり、GLM OCRは、深いセマンティックコンテキストで視覚データを理解するように設計された高度なビジョン言語モデル(VLM)を搭載しています。この高度なモデルは、単純なピクセルからテキストへの変換を超えて、ドキュメントのレイアウト、構造、意味を解釈し、抽出された情報が正確であるだけでなく、論理的に整理されていることを保証します。スキャンされた契約書、複雑な表、手書きのメモなど、GLM OCRは、実際のデータのニュアンスに適応する優れたパフォーマンスを提供します。GLM OCRの機能を活用することで、企業や開発者は、面倒なデータ入力タスクを自動化し、情報検索を強化し、構造化されていない視覚データに隠された価値を引き出すことができます。このモデルは、複数の言語とさまざまなフォントでテキストを認識するために膨大なデータセットでトレーニングされており、グローバルアプリケーション向けの汎用性の高いソリューションとなっています。インテリジェントなテキスト認識がGLM OCRにもたらす違いを体験してください。
コンテキストを考慮したテキスト認識
複雑なレイアウトと表のサポート
低品質画像での高い精度
最先端のAIを搭載し、包括的なテキスト認識機能を提供します。
GLM OCRの優れた機能の1つは、手書きテキストの読み取りにおける熟練度です。多くのOCRソリューションは、筆記体または非標準の手書きに直面すると失敗しますが、GLM OCRは高度なパターン認識を適用して、最も困難なスクリプトでも解読します。この機能は、手書きのメモ、フォーム、歴史的な原稿を処理する場合に特に役立ちます。手書き認識を統合することにより、GLM OCRは、以前は自動化されたシステムにアクセスできなかった個人および機関の記録をデジタル化するための新しい可能性を開き、貴重な情報が残されないようにします。
テーブルや数式からデータを抽出することは、従来のOCRにとってしばしば苦痛な点です。GLM OCRは、テーブルのグリッド構造を識別し、行と列の関係を維持することにより、この分野で優れています。また、数式を認識して解釈することもできるため、学術および科学研究に役立つ強力なツールになります。この構造化された抽出機能は、表形式のデータが論理的なコンテキストを失うことなくExcelやCSVなどの編集可能な形式に変換されることを意味し、手動でのデータ入力とフォーマット作業の時間を節約します。
グローバル化された経済では、複数の言語でドキュメントを処理する能力が不可欠です。GLM OCRは多言語コーパスでトレーニングされており、数十の言語からテキストを高精度で認識して抽出できます。これには、中国語、日本語、アラビア語などの複雑な文字セットを持つ言語や、ラテン語ベースの言語が含まれます。この機能により、GLM OCRは多国籍企業やグローバルユーザー向けのアプリケーションを構築する開発者に最適であり、ドキュメント処理における言語の壁を打ち破ります。
画像アップロードから構造化されたデータ出力までのシームレスなプロセス。
プロセスは、画像またはドキュメントをGLM OCRインターフェイスにアップロードするところから始まります。このモデルは、JPG、PNG、PDFなど、さまざまな画像形式を受け入れます。画像が高解像度のスキャンであろうと、携帯電話で撮影した写真であろうと、GLM OCRは視覚データを効率的に取り込むように設計されています。システムは画像のコントラストと解像度を最適化するために画像を前処理し、入力が可能な限り最高の認識結果を得るために準備されていることを確認します。
画像を受信すると、GLM OCRエンジンはビジョン言語モデルを使用して視覚コンテンツを分析します。テキスト領域を識別し、文字を解読し、ドキュメントのレイアウト構造を解釈します。このフェーズでは、モデルはコンテキストの理解を活用して、周囲の単語に基づいて類似した文字を区別するなど、あいまいさを解消します。この詳細な分析により、GLM OCRは、特に複雑またはノイズの多い環境で、従来のエンジンよりも優れたパフォーマンスを発揮できます。
分析後、GLM OCRは目的の形式で出力を生成します。これは、プレーンテキストから、レイアウト階層を保持するMarkdown、HTML、JSONなどの構造化された形式までさまざまです。抽出されたテキストは高い信頼度スコアで表示されるため、ユーザーは精度を即座に確認できます。この構造化された出力は、ソフトウェアアプリケーション、データベース、またはコンテンツ管理システムにすぐに統合でき、視覚的な画像から実用的なデジタルデータへのループを完了します。
インテリジェントなテキスト抽出ソリューションで業界を強化します。
財務部門はGLM OCRを活用して、請求書や領収書からデータを自動的に抽出できます。このモデルは、ベンダー名、日付、明細項目、合計金額などの主要なフィールドを、乱雑なスキャンや低品質のスキャンからでも正確に識別します。このワークフローを自動化することで、企業は買掛金処理を迅速化し、手動によるデータ入力エラーを減らし、財務報告の精度を向上させることができます。GLM OCRは、時間のかかる雑用を合理化されたタッチレス操作に変えます。
図書館、法律事務所、政府機関は、物理的なドキュメントの膨大なアーカイブを保持していることがよくあります。GLM OCRは、スキャンされた画像を検索可能で編集可能なテキストに変換することにより、これらの記録のデジタル化を促進します。これにより、情報が保持されるだけでなく、検索クエリを通じて即座にアクセスできるようになります。モデルはさまざまなフォントとレイアウトを処理できるため、歴史的なドキュメントが高精度でアーカイブされ、知識の検索がより迅速かつ効率的になります。
GLM OCRは、視覚障害のある人がデジタルコンテンツにアクセスできるようにする上で重要な役割を果たします。ミーム、インフォグラフィック、標識の写真など、画像からテキストを抽出することにより、モデルはスクリーンリーダーがコンテンツを音声で伝えることを可能にします。GLM OCRのこのアプリケーションは、組織がアクセシビリティ基準を遵守し、視覚コンテンツがすべてのユーザーにとって包括的であることを保証し、視覚メディアとアクセシビリティのニーズの間のギャップを埋めるのに役立ちます。
GLM OCRモデルに関する一般的な質問。
Tesseractは機能抽出に依存する従来のエンジンですが、GLM OCRはビジョン言語モデル(VLM)に基づいて構築されています。この根本的な違いは、GLM OCRがコンテキスト、レイアウト、セマンティクスを理解していることを意味しますが、Tesseractは主に文字パターンを認識します。GLM OCRは、複雑なドキュメント、手書き、低品質の画像で大幅に高い精度を提供し、ドキュメントの階層を理解する構造化された出力を提供します。これは、標準のOCRツールでは提供できないことがよくあります。
はい、GLM OCRはさまざまな手書きスタイルを認識するように特別にトレーニングされています。精度は手書きの判読性によって異なりますが、GLM OCRは一般にこの分野で従来のOCRソリューションよりも優れたパフォーマンスを発揮し、手書きのメモ、フォーム、歴史的な原稿の処理に適しています。
GLM OCRは、JPEG、PNG、WEBP、BMPを含むすべての一般的な画像形式をサポートしています。さらに、画像形式に変換されたドキュメントを処理できるため、システムへのデータの入力方法に柔軟性があります。このモデルは、高解像度のスキャンと標準的なWeb品質の画像の両方を処理するように最適化されています。
GLM OCRは、エンタープライズグレードのセキュリティを念頭に置いて設計されています。処理は厳格なデータプライバシープロトコルで処理されます。ただし、機密性の高い情報については、常に特定のデータ処理ポリシーを確認し、デプロイメント環境が組織のコンプライアンスおよびセキュリティ基準を満たしていることを確認することをお勧めします。
GLM OCRの統合は簡単です。このモデルは、開発者が画像を送信し、リアルタイムでテキスト出力を受信できる堅牢なAPIを介してアクセスできます。包括的なドキュメントとコードサンプルが提供されており、すぐに開始できるように、Webまたはモバイルアプリケーションに強力なOCR機能を最小限の労力で埋め込むことができます。
今すぐドキュメントワークフローを変革しましょう。今すぐGLM OCRモデルを試して、インテリジェントなビジョンAIがプロジェクトにもたらす違いを確認してください。
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