XÂY DỰNG HỆ THỐNG RÚT TRÍCH THÔNG TIN HÓA ĐƠN VỚI MẠNG GCN

Abstract

Với sự phát triển của công nghệ trong thời đại 4.0, tốc độ xử lý của máy tính ngày càng nhanh. Máy học (Machine Learning) ngày càng được quan tâm cụ thể là phương pháp học tập sâu (Deep Learning) ngày càng được quan tâm. Được ứng dụng rộng rãi để giải quyết các bài toán khác nhau, cụ thể là áp dụng thực hiện bài toán trích rút thông tin từ hoá đơn. Trong đề tài này, chúng tôi đề xuất sử dụng Graph Convolution Network (GCN), một mô hình tiên tiến có thể được áp dụng vào nhiều kiểu dữ liệu và bài toán khác nhau, cụ thể ở đây chúng tôi áp dụng vào bài toán trích rút thông tin từ hoá đơn. Mô hình được cài đặt dựa trên ngôn ngữ lập trình Python, một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, cấp cao, mạnh mẽ, được tạo ra bởi Guido van Rossum. Giúp cho việc cài đặt và thực thi một cách dễ dàng và nhanh chóng. Sẵn sàng triển khai trên các ứng dụng thực tế. Chúng tôi đã tiến hành thực hiện và đạt được độ chính xác của tập Test là 96,4% và trên tập Train là 98,5% trên tập dữ liệu khoảng 1500 ảnh hoá đơn do chúng tôi tự thu thập được. Với độ chính xác này giúp cho quá trình nhận dạng hoá đơn trở nên đúng đắn ít sai sót.