Você já se deparou com um documento PDF cheio de informações importantes, mas a extração desses dados se tornou uma verdadeira dor de cabeça? Para especialistas em dados, lidar com PDFs antigos, mal formatados ou com imagens de baixa qualidade é um desafio constante. Neste post, vamos mergulhar nesse universo complexo e descobrir por que extrair dados de PDFs ainda é um pesadelo, mesmo na era da inteligência artificial.
Parte do problema reside na natureza dos PDFs. Criados numa época em que a impressão era prioridade, eles são mais produtos “de papel” do que digitais. Muitos PDFs são simplesmente imagens de informações. Isso significa que, para extrair os dados, é preciso usar um software de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR).
O desafio se agrava com documentos antigos, manuscritos ou com layouts complexos (duas colunas, tabelas, gráficos). A dificuldade em extrair dados de PDFs afeta diversos setores, principalmente aqueles que dependem muito de documentação e registros antigos. Imagine as dificuldades em digitalizar pesquisas científicas, preservar documentos históricos, otimizar o atendimento ao cliente ou tornar a literatura técnica mais acessível a sistemas de IA!
Um breve histórico do OCR
A tecnologia tradicional de OCR existe desde a década de 1970. Sistemas iniciais se baseavam em algoritmos de reconhecimento de padrões, comparando arranjos de pixels com formas conhecidas de caracteres. Funciona bem com documentos claros e simples. Porém, esses sistemas costumam falhar com fontes incomuns, várias colunas, tabelas ou digitalizações de baixa qualidade.
O OCR tradicional permanece em muitos fluxos de trabalho, pois seus erros são previsíveis e podem ser corrigidos. A confiabilidade supera, às vezes, as vantagens de soluções baseadas em IA.
Com a popularização dos modelos de linguagem grandes (LLMs), as empresas estão buscando novas abordagens na leitura de documentos.
A ascensão dos modelos de linguagem de IA no OCR
Diferentemente do OCR tradicional, os LLMs multimodais são treinados com texto e imagens transformados em tokens e alimentados em grandes redes neurais. Eles analisam documentos reconhecendo relações entre elementos visuais e interpretando contextos.
Por exemplo, o ChatGPT lê um PDF analisando a imagem, uma abordagem diferente do OCR tradicional. LLMs processam documentos de forma holística, considerando layouts e conteúdo simultaneamente. Alguns LLMs se destacam nesse processo.
Modelos de IA conseguem lidar melhor com layouts complexos, interpretar tabelas e distinguir elementos como cabeçalhos, legendas e corpo do texto – tarefas desafiadoras para soluções de OCR tradicionais.
Novas tentativas de OCR baseado em LLM
Com a demanda por melhores soluções, novas empresas de IA estão surgindo. Uma delas lançou um API especializado em processamento de documentos. A ideia é extrair textos e imagens de documentos complexos utilizando a capacidade de processamento de linguagem do modelo para analisar os elementos.
Apesar das promessas, resultados reais nem sempre correspondem às expectativas. Em testes práticos, alguns modelos apresentaram desempenho inferior ao esperado, cometendo erros em tabelas e inventando informações em documentos com manuscritos.
A liderança no setor, por enquanto, parece pertencer ao Google, com seu modelo que apresenta melhor desempenho no processamento de documentos, incluindo os com conteúdo manuscrito.
Desvantagens do OCR baseado em LLM
Apesar do potencial, os LLMs também trazem problemas. Eles podem gerar informações plausíveis, mas incorretas (alucinações), seguir instruções no texto como se fossem prompts do usuário ou simplesmente interpretar mal os dados.
Erros podem ser catastróficos ao processar documentos financeiros, jurídicos ou médicos. A falta de confiabilidade total exige supervisão humana, limitando a automação.
O caminho a seguir
Ainda não existe uma solução de OCR perfeita. A busca por extrair dados de PDFs continua, com empresas oferecendo produtos de IA cada vez mais sofisticados.
À medida que essas tecnologias melhoram, elas podem liberar vastos repositórios de informações aprisionados em formatos digitais. Isso pode levar a uma nova era de análise de dados ou a um aumento de erros, dependendo da tecnologia utilizada e da nossa confiança nela.
Compartilhe suas experiências com a extração de dados de PDFs! Deixe seu comentário abaixo.
Fonte: Ars Technica
