Đang tải... (xem toàn văn)
71 © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 252- Tháng 5 2023 Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu tại Học viện Ngân hàng Vũ Trọng Sinh Khoa Hệ thống thông tin quản lý, Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 19/04/2023 Ngày nhận bản sửa: 10/05/2023 Ngày duyệt đăng: 18/05/2023 Tóm tắt: Chuyển đổi số các cơ sở giáo dục đào tạo đang là một nhiệm vụ cấp bách và Học viện Ngân hàng cũng không nằm ngoài guồng quay của cuộc cách mạng công nghệ này Để quá trình chuyển đổi số được thuận lợi thì quá trình số hóa dữ liệu cần được ưu tiên đẩy mạnh Trong bài báo này, tác giả nghiên cứu những giải pháp phù hợp cho việc số hóa dữ liệu văn bản đã và đang lưu hành trong Học viện Ngân hàng Cụ thể, tác giả giới thiệu các công nghệ cốt lõi trong số hóa tài liệu như Nhận dạng ký tự quang học, Xử lý văn bản thông minh, khảo sát các giải pháp tiêu biểu trên thị trường ở Việt Nam để lựa chọn giải pháp khả thi và tiến hành cài đặt thử nghiệm giải pháp FPT AI Reader với bộ dữ liệu tự thu thập từ một số phòng ban tại Học viện Kết quả thực nghiệm cho thấy tỷ lệ sai số ở mức từ đạt 27% và chỉ 16% từ bị sai ở các tiêu đề, đơn vị ban hành, loại văn bản Giải pháp hoàn toàn có thể được nghiên An application of optical character recognition for document digitization at the Banking Academy Abstract : Digital transformation of education and training institutions is becoming an urgent task and Banking Academy is not an exception In order to facilitate the digital transformation process, digitization tasks must always be promoted In this paper, the author conducts a research about digitization technology and proposes solutions for digitizing text documents in Banking Academy Specifically, this article introduces core technologies in document digitization such as Optical Character Recognition, Intelligent Text Processing, investigates typical solutions on the Vietnamese Digitization market to choose the appropriate one and conducts an experiment based on FPT AI Reader with manually-collected datasets from several departments in the Academy The experimental results are impressive, with 27% word error rate and only 16% error in the text containing title, department name, document type This solution could be improved to apply to the digitization process at the Banking Academy in the future Keywords : Document Digitization, Optical Character Recognition, Banking Academy, FPT AI Doi : 10 59276/TCKHDT 2023 05 2533 Vu, Trong Sinh Email: sinhvt@hvnh edu vn Faculty of Management Information Systems, Banking Academy of Vietnam Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu tại Học viện Ngân hàng 72 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 5 2023 cứu cải thiện thêm nhằm đáp ứng nhu cầu số hóa tại Học viện trong tương lai Từ khóa: Số hóa tài liệu, Nhận dạng ký tự quang học, Học viện Ngân hàng, FPT AI 1 Đặt vấn đề Thực hiện chuyển đổi số (CĐS) trong lĩnh vực giáo dục đào tạo là một trong những hoạt động nhận được nhiều sự quan tâm và ưu tiên của nhiều nước trên thế giới Hoạt động CĐS trong lĩnh vực giáo dục không chỉ tập trung vào hoạt động dạy và học trong thay đổi phương pháp dạy và học mà còn diễn ra ở rất nhiều nghiệp vụ khác như phát triển hệ thống hỗ trợ hoạt động quản lý điều hành, quản lý hoạt động khoa học công nghệ Trên cơ sở Quyết định số 131/ QĐ-TTg năm 2022 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022- 2025, định hướng đến năm 2030” (Thủ tướng Chính phủ, 2022), Học viện Ngân hàng cũng đã có những hành động thiết thực để thích ứng với bối cảnh phát triển chung của giáo dục đại học Liên quan đến chuyển đổi số, khá nhiều thuật ngữ với hậu tố “số” có thể gây nhầm lẫn, như “công nghệ số”, “kinh tế số”, “kỹ thuật số” Đặc biệt thuật ngữ tiếng Anh cũng có những thuật ngữ gần giống nhau như Digitization, Digitalization, vậy vai trò của chúng đối với CĐS như thế nào? Theo Phạm Huy Giao (2020) quá trình CĐS bao gồm ba giai đoạn như Hình 1 Theo đó, một tổ chức muốn thực hiện CĐS, trước hết cần trải qua giai đoạn đầu tiên: Số hóa (Digitization) Đây là quá trình chuyển đổi các thực thể trong quy trình hoạt động từ dạng vật lý sang dạng số, có thể lưu trữ và xử lý trên máy tính điện tử Chẳng hạn hồ sơ của một nhân viên từ bản sơ yếu lý lịch trên giấy được lưu trữ thành các trường thông tin trong cơ sở dữ liệu như Họ tên, Ngày sinh, Quê quán Các số liệu kinh doanh từ việc lưu cả tập hóa đơn, chứng từ và kiểm kê lại khi cần thì được tổ chức thành các bảng số liệu trong Microsoft Excel Hay chỉ đơn giản là lưu trữ các tệp tin (file) trong máy tính chứa các dữ liệu hoạt động của tổ chức cũng có thể phần nào được coi là số hóa Tại Học viện Ngân hàng, một số phòng ban đã có phần mềm quản lý và vận hành khá ổn định Chẳng hạn Phòng Đào tạo có phần mềm Quản lý đào tạo, phòng Quản Nguồn: Phạm Huy Giao (2020) Hình 1 Ba giai đoạn của Chuyển đổi số VŨ TRỌNG SINH 73 Số 252- Tháng 5 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng lý người học thực hiện quản lý trên Cổng thông tin sinh viên, Phòng Quản trị có phần mềm MISA , Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng cũng sử dụng phần mềm quản lý bài viết trực tuyến Điều này giúp một lượng lớn dữ liệu tác nghiệp của Học viện được chuyển hóa vào các cơ sở dữ liệu tương ứng Tuy nhiên, theo quan sát thực tế vẫn còn không ít dữ liệu vẫn đang lưu hành bản cứng, như các quyết định, tờ trình cũ khi chưa áp dụng phần mềm quản lý, hoặc các đơn từ, đặc biệt là đơn từ của sinh viên thì chưa có hình thức lưu trữ điện tử phù hợp Khi cần phải tra cứu chỉ có thể đến tận nơi và tìm theo các tủ hồ sơ vật lý hoặc tra cứu trong máy tính cục bộ của chuyên viên phụ trách Một số tài liệu được đăng tải trên website của đơn vị, nhưng chỉ có thể tra cứu theo tiêu đề văn bản (nếu được đặt tiêu đề chính xác) chứ các nội dung thường được đóng gói trong mã nhúng file PDF chỉ cho phép đọc chứ không thể truy cập chi tiết Đây là một thách thức trong quá trình số hóa nói riêng và chuyển đổi số nói chung tại Học viện, thôi thúc các nghiên cứu tìm kiếm giải pháp thích hợp nhằm biến đổi các văn bản thô còn tồn đọng thành những tài liệu định dạng kỹ thuật số Từ thực trạng trên, tác giả đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu chính: - Những công nghệ cần thiết cho việc số hóa dữ liệu văn bản là gì? - Có những giải pháp nào trên nền tảng những công nghệ đó thích hợp với số hóa dữ liệu văn bản tại Việt Nam? - Những văn bản đã và đang lưu hành tại Học viện khi áp dụng thử nghiệm các giải pháp này cho kết quả như thế nào? Để tìm kiếm lời giải cho các câu hỏi trên , tác giả đề xuất nghiên cứu và đánh giá các giải pháp và công nghệ hiện đại liên quan đến việc số hóa tài liệu, văn bản Cụ thể tác giả đặt ra một số mục tiêu nghiên cứu sau: - Nghiên cứu tổng quan các công nghệ số hóa dữ liệu văn bản như nhận dạng ký tự quang học (OCR) hay xử lý văn bản thông minh (IDP) Đây đều là những công nghệ đóng vai trò rất quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số - Khảo sát các giải pháp sẵn có trên thị trường ở Việt Nam, lựa chọn giải pháp khả thi cũng như cài đặt thử nghiệm với dữ liệu thực tế tại Học viện - Thu thập dữ liệu thực tế từ các phòng ban chức năng và khoa chuyên ngành của Học viện Dữ liệu được thu thập đảm bảo sự đa dạng về thể loại (các loại văn bản khác nhau lưu hành ở Học viện như nghị quyết, quyết định, thông báo), nguồn gốc (đơn vị phụ trách biên soạn hoặc ban hành văn bản), định dạng tài liệu (hình ảnh chụp từ điện thoại, ảnh quét từ máy scan, file pdf được chuyển từ văn bản MS Word) - Đánh giá mức độ hiệu quả về khả năng bóc tách tài liệu và nhận dạng ký tự của giải pháp đề xuất trên bộ dữ liệu đã thu thập Để đạt mục tiêu nghiên cứu, tác giả thực hiện tổng quan nhằm làm rõ cơ sở lý thuyết về công nghệ nhận dạng ký tự quang học; quan sát và trải nghiệm thực tế nhằm hệ thống các giải pháp nhận dạng ký tự quang học tại Việt Nam; và thực hiện thử nghiệm với tài liệu tại Học viện Ngân hàng 2 Cơ sở lý thuyết về công nghệ nhận dạng ký tự quang học Công nghệ Nhận dạng ký tự quang học- Optical Character Recognition (OCR) là một loại công nghệ cho phép máy tính điện tử tự động nhận biết các ký tự (chữ cái, số, dấu câu, ký tự đặc biệt) trên những hình ảnh được cung cấp (Ravina Mithe, 2013) Không giống như bộ não con người, thứ có thể dễ dàng đọc được các ký tự, câu chữ từ hình ảnh, máy tính không đủ thông minh và khả năng trừu tượng để nhận biết được loại thông tin này Máy tính chỉ hiểu hình Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu tại Học viện Ngân hàng 74 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 5 2023 ảnh là các điểm ảnh (pixel) đại diện bởi các con số chỉ mã màu sắc ở pixel đó Bởi vậy, nghiên cứu về công nghệ OCR vẫn đang là một chủ đề rất được quan tâm trong cộng đồng nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo Cách thức hoạt động chung của OCR được mô tả ở Hình 2 Theo đó m áy quét sẽ quét biểu mẫu chứa hình ảnh ký tự, sau đó công cụ nhận dạng tiến hành đọc hiểu các hình ảnh và chuyển chúng thành dữ liệu ASCII (các ký tự máy có thể đọc được) Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng văn bản đầu ra của hệ thống OCR như chất lượng hình ảnh đầu vào (độ phân giải cao/thấp, góc chụp nghiêng/thẳng, độ sáng, độ bóng ), mật độ văn bản trên hình ảnh đầu vào (ví dụ giấy tờ cá nhân thì mật độ văn bản ít hơn so với các quy định pháp luật), phông chữ của tài liệu gốc (chữ viết tay, chữ in hoa, loại phông chữ) hay ngôn ngữ của tài liệu gốc (tiếng Việt, tiếng Anh hay nhiều ngôn ngữ cùng trong một văn bản) Quá trình xử lý của hệ thống OCR thường được chia thành 3 giai đoạn: phát hiện văn bản (text detection), nhận dạng văn bản (text recognition) và trích xuất thông tin (information extraction) Các giai đoạn này lại áp dụng nhiều kỹ thuật, thuật toán phức tạp của thị giác máy tính (Computer Vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) Chẳng hạn với riêng bài toán trích xuất thông tin từ hóa đơn bán hàng tiếng Việt trong cuộc thi MC-OCR Challenge tổ chức năm 2021, mô hình nhận dạng ký tự tốt nhất được xây dựng dựa trên mạng nơ ron Faster R-CNN kết hợp với mạng nơ ron TransformerOCR (Vu Xuan-Son, 2021) Cùng với OCR, gần đây, thuật ngữ Nhận dạng ký tự thông minh (Intelligent Character Recognition- ICR) (Raymond Ptucha, 2019) được sử dụng để mô tả quá trình đọc hiểu dữ liệu hình ảnh, cụ thể là văn bản chữ và số ICR là một mô-đun của OCR, có khả năng biến hình ảnh viết tay hoặc các ký tự in thành dữ liệu ASCII OMR (Optical Mark Reader- Nhận dạng dấu quang học) (Krisana Chinnasarn, 1999) là một phương pháp điện tử thu thập dữ liệu do con người xử lý bằng cách xác định một số dấu hiệu nhất định trên tài liệu Thông thường, quá trình nhận dạng dấu quang học được thực hiện với sự hỗ trợ của máy quét kiểm tra truyền tải hoặc phản xạ ánh sáng qua giấy; những nơi có đánh dấu sẽ phản xạ ít ánh sáng hơn phần giấy trắng, dẫn đến độ tương phản kém hơn OMR thường được ứng dụng để xử lý dữ liệu từ phiếu điều tra hay chấm các bài thi trắc nghiệm Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp công nghệ cũng đưa ra thuật ngữ Xử lý văn bản thông minh (Intelligent Document Processing- IDP) là một công cụ tự động thu thập, trích xuất dữ liệu từ các tài liệu bán cấu Nguồn: Tác giả tổng hợp Hình 2 Quy trình xử lý văn bản với công nghệ OCR VŨ TRỌNG SINH 75 Số 252- Tháng 5 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng trúc (semi-structured data) và phi cấu trúc (unstructured data) và chuyển chúng thành tài liệu có cấu trúc (structured data) để sử dụng (Akabot, 2022) IDP là sự kết hợp giữa nhiều công nghệ bao gồm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing- NLP), Thị giác máy tính (Computer Vision), Học máy (Machine Learning- ML) và OCR nhằm tăng cường việc nhận diện, phân loại, phân tích, trích xuất dữ liệu và đánh giá dữ liệu để nâng cao độ chính xác và hiệu quả Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm áp dụng các công nghệ này cho từng loại nghiệp vụ khác nhau, chẳng hạn trích xuất và nhận dạng thông tin trên chứng minh nhân dân của người Việt (Duc Phan, 2021), trích xuất thông tin trên hóa đơn bán hàng (Vu Xuan-Son, 2021), nhận dạng biển số xe (Trần Thị Hương, 2021), trích xuất văn bản từ bìa sách (Phan Thi Thanh Nga, 2017) Tuy nhiên đến nay chưa có nghiên cứu nào áp dụng các công nghệ trên với các tài liệu ở cơ sở giáo dục đại học Đây cũng là nội dung trọng tâm mà bài báo này hướng đến khi áp dụng thử nghiệm tại Học viện Ngân hàng 3 Kết quả thử nghiệm công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu tại Học viện Ngân hàng 3 1 Các giải pháp nhận dạng ký tự quang học tại Việt Nam 3 1 1 FPT AI Reader FPT AI Reader l à ứng dụng nhận dạng và trích xuất nội dung từ ảnh chụp mẫu văn bản có sẵn (giấy chứng minh nhân dân, bằng lái xe, thẻ bảo hiểm y tế, hóa đơn), hoặc theo bất kì định dạng văn bản tùy biến (hợp đồng, chứng từ, quy định ), nhằm số hóa tài liệu một cách nhanh chóng và thuận tiện FPT AI Reader được các chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo của FPT Smart Cloud nghiên cứu và phát triển Giải pháp này áp dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) và Xử lý văn bản thông minh (IDP), kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh nâng cao và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép người dùng số hóa văn bản chính xác trong thời gian ngắn (chỉ tới vài giây) (FPT AI, 2022) Hình 3 dưới đây là một ví dụ về trích xuất các thông tin cần thiết như họ tên, số căn cước công dân, giới tính, quốc tịch, quê quán, địa chỉ từ ảnh chụp mặt trước của một căn cước công dân theo mẫu hiện tại ở Việt Nam Đặc biệt, FPT AI Reader cho phép người dùng tự định nghĩa mẫu văn bản mới, chưa có trong các mẫu có sẵn của hệ thống để tự tạo mô hình OCR của riêng mình Chẳng hạn ta cần số hóa thẻ sinh viên, có thể tạo một dự án mới trong bảng điều khiển của FPT AI (https://console fpt ai/), tải lên một Nguồn: Tác giả xử lý Hình 3 Trích xuất thông tin từ ảnh căn cước công dân với giải pháp FPT AI Reader Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu tại Học viện Ngân hàng 76 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 5 2023 số ảnh mẫu và nhập vào một số trường thông tin quan trọng muốn trích xuất từ ảnh để huấn luyện mô hình OCR (minh họa ở H ình 4) FPT AI Reader cũng cho phép tích hợp ứng dụng OCR vào hệ thống của doanh nghiệp thông qua việc đăng ký tài khoản và nhận “API key” từ bảng điều khiển của FPT AI (Console fpt ai) Mỗi API key này cho phép gửi và nhận kết quả đến 50 lần và có thể được mở rộng tùy vào quy mô xử lý dữ liệu của hệ thống 3 1 2 Viettel OCR Viettel OCR là giải pháp được phát triển bởi bộ phận Trí tuệ nhân tạo của Tập đoàn Viettel, cho phép chuyển đổi tài liệu dạng ảnh (máy quét, máy ảnh, file PDF được chuyển hóa từ file ảnh) thành văn bản như file text ( txt), file Word ( docx) Theo báo cáo trên trang web chính thức, Viettel OCR có khả năng nhận diện văn bản ở dạng bố cục tự do (free layout), có thể tùy chỉnh một cách nhanh chóng để phù hợp với từng bài toán cụ thể của doanh nghiệp Giải pháp này có thể nhận file đầu vào ở nhiều định dạng khác nhau như PNG, JPEG, cho phép phân tích và trả về kết quả cho nhiều hình ảnh cùng 1 lúc (tối đa 10 ảnh) với độ chính xác tương đối cao (trong báo cáo không ghi rõ độ chính xác) Tuy nhiên trên website chính thức của giải pháp này chưa cho phép người dùng thử nghiệm mà phải liên hệ với tổng đài để đặt lịch tư vấn trực tiếp (Viettel AI, 2021) 3 1 3 Google Vision AI Google Vision AI là dịch vụ đám mây của Google cho phép người dùng khởi tạo các ứng dụng phân tích hình ảnh và video trong thời gian ngắn, huấn luyện các mô hình máy học phân loại hình ảnh bằng AutoML hoặc các mô hình tùy chỉnh Google Vision AI có khả năng phát hiện đối tượng, đọc chữ viết tay và tạo siêu dữ liệu hình ảnh có giá trị bằng các API được đào tạo trước Một ưu điểm của giải pháp này là dễ dàng tích hợp với BigQuery, Cloud Function và máy ảnh để kích hoạt hành trình từ đầu đến cuối Google Vision AI là một giải pháp khá linh hoạt, không tạo sẵn các mẫu tài liệu như FPT AI Reader và Viettel OCR Tốc độ xử lý của Google Vision AI khá nhanh Tuy nhiên, quá trình thử nghiệm tính năng OCR của Google Vision AI với một vài tài liệu tiếng Việt cho kết quả chưa tốt (Hình 5) 3 1 4 Lựa chọn giải pháp Ngoài 3 giải pháp thương mại kể trên, một số doanh nghiệp công nghệ ở Việt Nam cũng cung cấp các gói dịch vụ số hóa tài liệu với giải pháp riêng mà họ xây dựng Tuy nhiên qua quá trình tìm hiểu và trải Nguồn: FPT AI (2022) Hình 4 Thêm mẫu huấn luyện văn bản mới với FPT AI Reader VŨ TRỌNG SINH 77 Số 252- Tháng 5 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng nghiệm, tác giả quyết định lựa chọn FPT AI Reader làm giải pháp thử nghiệm trong bài báo này với các nguyên nhân: + FPT AI Reader cung cấp nền tảng sử dụng miễn phí với tất cả người dùng cuối (end-user), chỉ hạn chế số lượng tài liệu xử lý mỗi ngày (50 requests) và có thể mở rộng linh hoạt tùy vào quy mô của doanh nghiệp + Mô hình OCR huấn luyện sẵn của FPT AI Reader có khả năng xử lý dữ liệu tiếng Việt tốt (theo báo cáo của FPT AI đạt trên 96% cho các loại giấy tờ như chứng minh nhân dân, hộ chiếu (FPT AI, 2022) + Giải pháp FPT AI Reader đã được rất nhiều khách hàng sử dụng, đa dạng về ngành nghề lĩnh vực như TP Bank, Home Credit, Tiki, EVN, Sendo (FPT AI, 2022) 3 2 Thử nghiệm với tài liệu tại Học viện Ngân hàng 3 2 1 Thu thập tài liệu Tác giả chọn lọc từ 150 email cá nhân gần nhất có địa chỉ gửi đến từ các đơn vị của Học viện, trích chọn ra những email có tệp đính kèm là các file pdf Những file này được chọn lọc để đảm bảo đa dạng về nguồn gốc (Học viện ban hành, cơ quan khác ban hành), về định dạng (scan từ máy quét ra hình ảnh, chuyển đổi từ văn bản MS Word), về thể loại (quyết định, phiếu trình, nghị định, thông báo ) Chi tiết số liệu thống kê về bộ tài liệu thử nghiệm được trình bày trong Bảng 1 3 2 2 Cài đặt giải pháp Giải pháp OCR của FPT AI được truy cập trên nền tảng điện toán đám mây tại địa https:// reader fpt ai/ Để tạo ứng dụng mới, FPT AI Reader cho phép ta chọn trong thư viện những mẫu văn bản có sẵn hoặc tạo ứng dụng tùy chỉnh Trong thư viện các văn bản có sẵn đã bao gồm: - Giấy tờ tài chính ngân hàng (như Báo cáo tài chính, Đăng ký kinh doanh ); - Giấy tờ bảo hiểm và bệnh viện (Giấy ra viện, Phiếu khám, Bảng kê viện phí ); - Giấy tờ quốc tế (Giấy đăng ký xe, Bằng lái xe của một số nước); - Giấy tờ tùy thân Việt Nam; - Giấy tờ khác (Sơ yếu lý lịch, Giấy tờ vận tải, Giấy chứng nhận, Vé máy bay) Nhận thấy các mẫu văn bản có sẵn trong thư viện không phù hợp với các văn bản trong bộ dữ liệu thử nghiệm, tác giả lựa chọn cài đặt ứng dụng tùy chỉnh Có 3 mô hình có thể lựa chọn là Bóc tách dữ liệu (từ văn bản có cấu trúc), Mô hình Crop (phát hiện vùng ảnh cần quan tâm) và Phân loại (Gán nhãn phù hợp cho văn bản), tác giả chọn mô hình Bóc tách dữ liệu và sử dụng mô hình Bóc tách dữ liệu OCR có sẵn của FPT AI chứ không huấn luyện mô hình mới, công việc này sẽ dành cho nghiên cứu trong tương lai với lượng dữ liệu chuẩn bị nhiều và đa dạng hơn Trong phần sử dụng mô hình, ta chọn Tải lên để tải văn bản muốn bóc tách, có thể chọn nhiều văn bản cùng lúc, đợi đến khi trạng thái của tất cả văn bản hiện “Thành công” để xem kết quả (minh họa ở H ình 6) Để xem kết quả chi tiết của mỗi tài liệu, Nguồn: Tác giả xử lý Hình 5 Trích xuất thông tin từ ảnh căn cước công dân với giải pháp Google Vision AI Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu tại Học viện Ngân hàng 78 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 5 2023 ta chọn View ở phần OCR Một cửa sổ khác sẽ hiện lên hiển thị toàn bộ các trường dữ liệu bóc tách được từ văn bản đầu vào (Hình 7) Trong cửa sổ này ta có thể xem được chi tiết mô hình đã phát hiện được bao nhiêu “box” (vùng ảnh) chứa chuỗi ký tự có thể là văn bản Click vào chi tiết mỗi box, ta có thể đánh dấu giá trị văn bản phát hiện được trong đó là sai hay đúng, thuộc loại nào (trong trường hợp này chưa định nghĩa loại box nên không hiển thị) 3 2 3 Phương pháp đánh giá Với kết quả nhận được từ ứng dụng vừa xây dựng, tác giả đánh giá bằng cả phương pháp định lượng và định tính theo các tiêu chí sau: + Số box phát hiện được có đúng không (có bỏ sót hay phát hiện thừa vùng ảnh nào hay không) + Tỷ lệ sai số theo đơn vị từng từ ở mỗi box (chẳng hạn mô hình dự đoán “Học viện Ngan hàng” so với kết quả đúng là “Học viện Ngân hàng” thì sai số là 25%) Do số lượng từ là quá lớn nên tác giả chỉ thống kê trên trang đầu của mỗi văn bản để kiểm tra những thông tin quan trọng nhất + Phân tích các trường hợp sai thường gặp theo từng loại văn bản 3 2 4 Kết quả thực nghiệm Với các tiêu chí kể trên, mô hình của FPT AI Reader cho kết quả rất tốt Cụ thể: + Số box phát hiện được có độ chính xác 98% , không bỏ sót box nào trên các tài liệu Tuy nhiên một số box bị thừa, đặc biệt là các box ở vùng ảnh chứa con dấu đỏ + Tỷ lệ sai số khá ấn tượng: 27% với 210 từ bị sai trên tổng số 781 từ (chỉ tính những trang đầu của 20 tài liệu) + C ác lỗi sai thường gặp chủ yếu là lỗi dấu Bảng 1 Thống kê dữ liệu thử nghiệm Tổng số tài liệu Tài liệu scan Tài liệu chuyển đổi từ văn bản Số trang trung bình Dung lượng trung bình Văn bản do Học viện ban hành Văn bản do cơ quan khác ban hành 20 17 3 2 2 832 Kb 13 7 Nguồn: Tác giả xử lý Nguồn: Tác giả xử lý Hình 6 Tải lên tài liệu thử nghiệm VŨ TRỌNG SINH 79 Số 252- Tháng 5 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng câu (“Hoc”- “Học”, “Xã hồi”- “Xã hội” ), viết hoa (“đơn VI”- “đơn vị”), và các số quyết định trên phần đầu của văn bản (do là số viết tay) + Các văn bản được chuyển đổi từ file MS Word có tỷ lệ sai số thấp hơn hẳn (trong thực tế những file này có thể chuyển đổi trực tiếp về lại dạng văn bản với các thư viện lập trình phù hợp) + Các trường thông tin quan trọng như đơn vị ban hành văn bản, loại văn bản (thông báo, nghị định, quyết định ), chủ đề phụ của văn bản (về việc điều động, về việc tổ chức ) và đối tượng nhận văn bản có tỷ lệ sai số thấp hơn trung bình chỉ 16% Thời gian xử lý của mô hình FPT AI Reader cũng tương đối nhanh, theo quan sát thực tế, mỗi văn bản 3 trang tốn khoảng trên dưới 5 giây để hoàn thành Trong thực tế, số trang và dung lượng của văn bản có thể đa dạng và lớn hơn, nhưng để đáp ứng nhu cầu số hóa cơ bản, tức là bóc tách được các trường thông tin quan trọng (thường nằm ở trang đầu văn bản) thì có thể có biện pháp tiền xử lý trước khi đưa vào mô hình 4 Kết luận và hướng phát triển 4 1 Kết luận Trong bài báo này, tác giả đã nêu tầm quan trọng của việc số hóa dữ liệu, khảo sát sơ bộ thực trạng số hóa tài liệu văn bản tại Học viện Ngân hàng Qua đó tác giả đặt ra 4 mục tiêu nghiên cứu và đã giải quyết lần lượt từng mục tiêu Có thể tóm tắt một số đóng góp chính của bài báo như sau: - Giới thiệu các công nghệ cốt lõi như nhận dạng ký tự quang học (OCR), nhận dạng dấu quang học (OMR), xử lý văn bản thông minh (IDP) và những ứng dụng trên nhiều lĩnh vực của các công nghệ này - Tìm hiểu và khảo sát một số giải pháp thương mại cho số hóa tài liệu phổ biến ở Việt Nam như FPT AI Reader, ViettelOCR, Google Vision AI Trên cơ sở đó tác giả so sánh đánh giá và lựa chọn FPT AI Reader để cài đặt ứng dụng thử nghiệm tại Học viện Ngân hàng - Thu thập dữ liệu văn bản từ 150 email nội bộ của Học viện, chọn lọc 20 file pdf đính kèm Nguồn: Tác giả xử lý Hình 7 Kết quả bóc tách dữ liệu Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu tại Học viện Ngân hàng 80 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 5 2023 trong các email đó sao cho đảm bảo có các loại văn bản khác nhau, các định dạng khác nhau và các phòng ban phụ trách khác nhau - C ài đặt thử nghiệm hệ thống OCR trên nền tảng FPT AI Reader để áp dụng với bộ dữ liệu văn bản vừa thu thập Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình nhận dạng ký tự của FPT AI hoạt động khá tốt với 27% sai số ở mức từ và thời gian xử lý chỉ khoảng 5 giây cho mỗi văn bản 3 trang, chỉ tồn tại một vài sai số ở những ký tự viết tay hoặc bị mờ do chất lượng scan tài liệu 4 2 Hướng phát triển Với kết quả thử nghiệm trình bày như trên, tác giả đề xuất Học viện Ngân hàng đẩy mạnh áp dụng các công nghệ mới cho quá trình số hóa dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu văn bản Giải pháp của FPT AI tuy còn một số tồn tại, sai số, nhưng có thể được cải thiện bằng cách huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình OCR với bộ dữ liệu đầy đủ và đa dạng hơn của Học viện Điều này sẽ cần các nghiên cứu chuyên sâu về công nghệ OCR trong tương lai ■ Tài liệu tham khảo Akabot (2022), Sự khác biệt giữa OCR và IDP, Truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2023, từ https://akabot com/vi/tai-nguyen/ blog/su-khac-biet-giua-ocr-va-idp/ ALS (2021), Quy trình các bước số hóa tài liệu lưu trữ doanh nghiệp, Truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2023, từ https://als com vn/quy-trinh-cac-buoc-so-hoa-tai-lieu-luu-tru-doanh-nghiep Duc Phan Van Hoai, Huu-Thanh Duong, Vinh Truong Hoang (2021), “Text recognition for Vietnamese identity card based on deep features network”, International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), số 24, trang 123–131 FPT AI (2022), FPT AI Reader - Vietnamese Passport Recognition, Truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2023, từ https://docs fpt ai/docs/en/vision/documentation/license-recognition FPT AI (2022), “FPT AI Read - Trích xuất dữ liệu vượt mọi giới hạn”, Truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2023, từ https:// fpt ai/vi/reader FPT AI (2022), Hướng dẫn sử dụng FPT AI Reader - phần mềm ocr trích xuất thông tin từ ảnh chụp, Truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2023, từ https://fpt ai/vi/huong-dan-su-dung-fptai-reader-phan-mem-ocr-trich-xuat-thong-tin-tu-anh-chup Geewook Kim, Teakgyu Hong, Moonbin Yim, JeongYeon Nam, Jinyoung Park, Jinyeong Yim, Wonseok Hwang, Sangdoo Yun, Dongyoon Han, Seunghyun Park (2022), “OCR-Free Document Understanding Transformer”, Computer Vision – ECCV, số 13688, trang 498–517 Học viện Ngân hàng (2023), Tờ trình số 694/TTr-HVNH ngày 28/3/2023 Kế hoạch Chuyển đổi số tại Học viện Ngân hàng Krisana Chinnasarn, Yuttapong Rangsanseri (1999), “Image-processing-oriented optical mark reader” Applications of Digital Image Processing XXII, số 3808 Noman Islam, Zeeshan Islam,Nazia Noor (2016), “A Survey on Optical Character Recognition System”, Journal of Information & Communication Technology-JICT, số 10, trang 1-4 Phạm Huy Giao (2020), “Chuyển đổi số: Bản chất, thực tiễn và ứng dụng”, Tạp chí Dầu khí, số 12, trang 12-16 Phan Thi Thanh Nga, Nguyễn Thị Huyền Trang, Nguyễn Văn Phúc, Thái Duy Quý, Võ Phương Bình (2017), “Vietnamese text extraction from book covers” Tạp chí Khoa học Đại học Đà Lạt”, số 7, trang 142–152 Ravina Mithe, Supriya Indalkar, Nilam Divekar (2013), “Optical Character Recognition”, International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), số 2, trang 72-75 Raymond Ptucha, Felipe Petroski Such, Suhas Pillai, Frank Brockler, Vatsala Singh, Paul Hutkowski (2019), “Intelligent character recognition using fully convolutional neural networks”, Pattern Recognition, số 88, trang 604-613 Thủ tướng Chính phủ (2022), Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25/01/2022 của Thủ tướng Chính phủ: Phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022-2025, định hướng đến năm 2030” Trần Thị Hương, Ngô Thị Kiều Hằng (2021), “Kỹ thuật nhận dạng biển số xe và ứng dụng vào bài toán quản lý bãi giữ xe tại trường đại học Hà Tĩnh” Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp, số 3, trang 115-120 Viettel AI (2021), “Nhận dạng ký tự quang học”, Truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2023, từ https://viettelgroup ai/service/ocr Vu Xuan-Son, Bui Quang-Anh, Nguyen Nhu-Van, Hai Nguyen Thi Tuyet, Vu Thanh (2021), “MC-OCR Challenge: Mobile-Captured Image Document Recognition for Vietnamese Receipts”, RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies, IEEE, trang 1-6
Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu Học viện Ngân hàng Vũ Trọng Sinh Khoa Hệ thống thông tin quản lý, Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 19/04/2023 Ngày nhận sửa: 10/05/2023 Ngày duyệt đăng: 18/05/2023 Tóm tắt: Chuyển đổi số sở giáo dục đào tạo nhiệm vụ cấp bách Học viện Ngân hàng khơng nằm ngồi guồng quay cách mạng cơng nghệ Để q trình chuyển đổi số thuận lợi q trình số hóa liệu cần ưu tiên đẩy mạnh Trong báo này, tác giả nghiên cứu giải pháp phù hợp cho việc số hóa liệu văn lưu hành Học viện Ngân hàng Cụ thể, tác giả giới thiệu cơng nghệ cốt lõi số hóa tài liệu Nhận dạng ký tự quang học, Xử lý văn thông minh, khảo sát giải pháp tiêu biểu thị trường Việt Nam để lựa chọn giải pháp khả thi tiến hành cài đặt thử nghiệm giải pháp FPT AI Reader với liệu tự thu thập từ số phòng ban Học viện Kết thực nghiệm cho thấy tỷ lệ sai số mức từ đạt 27% 16% từ bị sai tiêu đề, đơn vị ban hành, loại văn Giải pháp hồn tồn nghiên An application of optical character recognition for document digitization at the Banking Academy Abstract: Digital transformation of education and training institutions is becoming an urgent task and Banking Academy is not an exception In order to facilitate the digital transformation process, digitization tasks must always be promoted In this paper, the author conducts a research about digitization technology and proposes solutions for digitizing text documents in Banking Academy Specifically, this article introduces core technologies in document digitization such as Optical Character Recognition, Intelligent Text Processing, investigates typical solutions on the Vietnamese Digitization market to choose the appropriate one and conducts an experiment based on FPT.AI Reader with manually-collected datasets from several departments in the Academy The experimental results are impressive, with 27% word error rate and only 16% error in the text containing title, department name, document type This solution could be improved to apply to the digitization process at the Banking Academy in the future Keywords: Document Digitization, Optical Character Recognition, Banking Academy, FPT.AI Doi: 10.59276/TCKHDT.2023.05.2533 Vu, Trong Sinh Email: sinhvt@hvnh.edu.vn Faculty of Management Information Systems, Banking Academy of Vietnam © Học viện Ngân hàng 71 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ISSN 1859 - 011X Số 252- Tháng 2023 Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu Học viện Ngân hàng cứu cải thiện thêm nhằm đáp ứng nhu cầu số hóa Học viện tương lai Từ khóa: Số hóa tài liệu, Nhận dạng ký tự quang học, Học viện Ngân hàng, FPT.AI Đặt vấn đề có thuật ngữ gần giống Digitization, Digitalization, vai trò Thực chuyển đổi số (CĐS) lĩnh chúng CĐS nào? Theo vực giáo dục đào tạo Phạm Huy Giao (2020) trình CĐS bao hoạt động nhận nhiều quan tâm gồm ba giai đoạn Hình ưu tiên nhiều nước giới Hoạt Theo đó, tổ chức muốn thực CĐS, động CĐS lĩnh vực giáo dục không trước hết cần trải qua giai đoạn đầu tiên: Số tập trung vào hoạt động dạy học hóa (Digitization) Đây trình chuyển thay đổi phương pháp dạy học mà đổi thực thể quy trình hoạt động diễn nhiều nghiệp vụ khác từ dạng vật lý sang dạng số, lưu trữ phát triển hệ thống hỗ trợ hoạt động quản xử lý máy tính điện tử Chẳng hạn lý điều hành, quản lý hoạt động khoa học hồ sơ nhân viên từ sơ yếu lý công nghệ Trên sở Quyết định số 131/ lịch giấy lưu trữ thành trường QĐ-TTg năm 2022 Thủ tướng Chính thơng tin sở liệu Họ tên, phủ phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng Ngày sinh, Quê quán Các số liệu kinh dụng công nghệ thông tin chuyển đổi số doanh từ việc lưu tập hóa đơn, chứng giáo dục đào tạo giai đoạn 2022- từ kiểm kê lại cần tổ chức 2025, định hướng đến năm 2030” (Thủ thành bảng số liệu Microsoft tướng Chính phủ, 2022), Học viện Ngân Excel Hay đơn giản lưu trữ tệp hàng có hành động thiết tin (file) máy tính chứa liệu thực để thích ứng với bối cảnh phát triển hoạt động tổ chức phần chung giáo dục đại học coi số hóa Liên quan đến chuyển đổi số, nhiều Tại Học viện Ngân hàng, số phòng thuật ngữ với hậu tố “số” gây nhầm ban có phần mềm quản lý vận hành lẫn, “công nghệ số”, “kinh tế số”, “kỹ ổn định Chẳng hạn Phịng Đào tạo có thuật số” Đặc biệt thuật ngữ tiếng Anh phần mềm Quản lý đào tạo, phòng Quản Nguồn: Phạm Huy Giao (2020) Hình Ba giai đoạn Chuyển đổi số 72 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 2023 VŨ TRỌNG SINH lý người học thực quản lý Cổng hóa liệu văn nhận dạng ký tự thơng tin sinh viên, Phịng Quản trị có phần quang học (OCR) hay xử lý văn thơng mềm MISA, Tạp chí Khoa học Đào tạo minh (IDP) Đây công nghệ Ngân hàng sử dụng phần mềm quản đóng vai trị quan trọng cơng lý viết trực tuyến Điều giúp chuyển đổi số lượng lớn liệu tác nghiệp Học viện - Khảo sát giải pháp sẵn có thị chuyển hóa vào sở liệu trường Việt Nam, lựa chọn giải pháp khả tương ứng Tuy nhiên, theo quan sát thực tế thi cài đặt thử nghiệm với liệu cịn khơng liệu lưu hành thực tế Học viện cứng, định, tờ trình cũ - Thu thập liệu thực tế từ phòng chưa áp dụng phần mềm quản lý, ban chức khoa chuyên ngành đơn từ, đặc biệt đơn từ sinh viên Học viện Dữ liệu thu thập đảm bảo chưa có hình thức lưu trữ điện tử phù đa dạng thể loại (các loại văn hợp Khi cần phải tra cứu đến tận khác lưu hành Học viện nghị nơi tìm theo tủ hồ sơ vật lý tra quyết, định, thơng báo), nguồn gốc cứu máy tính cục chuyên viên (đơn vị phụ trách biên soạn ban hành phụ trách Một số tài liệu đăng tải văn bản), định dạng tài liệu (hình ảnh chụp website đơn vị, tra cứu từ điện thoại, ảnh quét từ máy scan, file pdf theo tiêu đề văn (nếu đặt tiêu đề chuyển từ văn MS Word) xác) nội dung thường - Đánh giá mức độ hiệu khả đóng gói mã nhúng file PDF cho bóc tách tài liệu nhận dạng ký tự giải phép đọc truy cập chi tiết pháp đề xuất liệu thu thập Đây thách thức trình số Để đạt mục tiêu nghiên cứu, tác giả thực hóa nói riêng chuyển đổi số nói chung tổng quan nhằm làm rõ sở lý thuyết Học viện, thơi thúc nghiên cứu tìm công nghệ nhận dạng ký tự quang học; kiếm giải pháp thích hợp nhằm biến đổi quan sát trải nghiệm thực tế nhằm hệ văn thơ cịn tồn đọng thành tài thống giải pháp nhận dạng ký tự quang liệu định dạng kỹ thuật số học Việt Nam; thực thử nghiệm Từ thực trạng trên, tác giả đặt ba câu hỏi với tài liệu Học viện Ngân hàng nghiên cứu chính: - Những công nghệ cần thiết cho việc số Cơ sở lý thuyết cơng nghệ nhận hóa liệu văn gì? dạng ký tự quang học - Có giải pháp tảng cơng nghệ thích hợp với số hóa Cơng nghệ Nhận dạng ký tự quang học- liệu văn Việt Nam? Optical Character Recognition (OCR) - Những văn lưu hành loại cơng nghệ cho phép máy tính điện Học viện áp dụng thử nghiệm giải tử tự động nhận biết ký tự (chữ cái, số, pháp cho kết nào? dấu câu, ký tự đặc biệt) hình Để tìm kiếm lời giải cho câu hỏi trên, ảnh cung cấp (Ravina Mithe, 2013) tác giả đề xuất nghiên cứu đánh giá Không giống não người, thứ có giải pháp công nghệ đại liên quan thể dễ dàng đọc ký tự, câu chữ từ đến việc số hóa tài liệu, văn Cụ thể tác hình ảnh, máy tính khơng đủ thơng minh giả đặt số mục tiêu nghiên cứu sau: khả trừu tượng để nhận biết - Nghiên cứu tổng quan công nghệ số loại thông tin Máy tính hiểu hình Số 252- Tháng 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 73 Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu Học viện Ngân hàng Nguồn: Tác giả tổng hợp Hình Quy trình xử lý văn với công nghệ OCR ảnh điểm ảnh (pixel) đại diện hóa đơn bán hàng tiếng Việt thi số mã màu sắc pixel Bởi vậy, MC-OCR Challenge tổ chức năm 2021, nghiên cứu công nghệ OCR mơ hình nhận dạng ký tự tốt xây chủ đề quan tâm cộng dựng dựa mạng nơ ron Faster R-CNN đồng nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo kết hợp với mạng nơ ron TransformerOCR Cách thức hoạt động chung OCR (Vu Xuan-Son, 2021) mơ tả Hình Theo máy qt quét Cùng với OCR, gần đây, thuật ngữ biểu mẫu chứa hình ảnh ký tự, sau cơng Nhận dạng ký tự thông minh (Intelligent cụ nhận dạng tiến hành đọc hiểu hình Character Recognition- ICR) (Raymond ảnh chuyển chúng thành liệu ASCII Ptucha, 2019) sử dụng để mô tả (các ký tự máy đọc được) Có nhiều trình đọc hiểu liệu hình ảnh, cụ thể yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng văn văn chữ số ICR mô-đun đầu hệ thống OCR chất lượng OCR, có khả biến hình ảnh viết tay hình ảnh đầu vào (độ phân giải cao/thấp, ký tự in thành liệu ASCII góc chụp nghiêng/thẳng, độ sáng, độ OMR (Optical Mark Reader- Nhận dạng bóng ), mật độ văn hình ảnh đầu dấu quang học) (Krisana Chinnasarn, 1999) vào (ví dụ giấy tờ cá nhân mật độ văn phương pháp điện tử thu thập liệu so với quy định pháp luật), người xử lý cách xác định phông chữ tài liệu gốc (chữ viết tay, số dấu hiệu định tài liệu Thông chữ in hoa, loại phông chữ) hay ngôn ngữ thường, trình nhận dạng dấu quang học tài liệu gốc (tiếng Việt, tiếng Anh hay thực với hỗ trợ máy quét nhiều ngôn ngữ văn bản) kiểm tra truyền tải phản xạ ánh sáng Quá trình xử lý hệ thống OCR thường qua giấy; nơi có đánh dấu phản chia thành giai đoạn: phát văn xạ ánh sáng phần giấy trắng, dẫn (text detection), nhận dạng văn đến độ tương phản OMR thường (text recognition) trích xuất thơng tin ứng dụng để xử lý liệu từ phiếu (information extraction) Các giai đoạn điều tra hay chấm thi trắc nghiệm lại áp dụng nhiều kỹ thuật, thuật tốn Ngồi ra, nhiều doanh nghiệp công nghệ phức tạp thị giác máy tính (Computer đưa thuật ngữ Xử lý văn thông Vision) xử lý ngôn ngữ tự nhiên minh (Intelligent Document Processing- (Natural Language Processing) Chẳng hạn IDP) công cụ tự động thu thập, với riêng tốn trích xuất thơng tin từ trích xuất liệu từ tài liệu bán cấu 74 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 2023 VŨ TRỌNG SINH trúc (semi-structured data) phi cấu trúc (unstructured data) chuyển chúng thành tài liệu có cấu trúc (structured data) để sử dụng (Akabot, 2022) IDP kết hợp nhiều công nghệ bao gồm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing- Nguồn: Tác giả xử lý NLP), Thị giác máy tính (Computer Vision), Hình Trích xuất thơng tin từ ảnh cước cơng dân với giải Học máy (Machine pháp FPT.AI Reader Learning- ML) OCR nhằm tăng cường việc nhận diện, phân loại, trích xuất nội dung từ ảnh chụp mẫu văn phân tích, trích xuất liệu đánh giá có sẵn (giấy chứng minh nhân dân, liệu để nâng cao độ xác hiệu lái xe, thẻ bảo hiểm y tế, hóa đơn), Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu theo định dạng văn tùy biến thực nhằm áp dụng công nghệ (hợp đồng, chứng từ, quy định ), nhằm số cho loại nghiệp vụ khác nhau, chẳng hóa tài liệu cách nhanh chóng thuận hạn trích xuất nhận dạng thông tin tiện FPT.AI Reader chuyên gia chứng minh nhân dân người Việt (Duc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo FPT Phan, 2021), trích xuất thơng tin hóa Smart Cloud nghiên cứu phát triển Giải đơn bán hàng (Vu Xuan-Son, 2021), nhận pháp áp dụng công nghệ nhận dạng dạng biển số xe (Trần Thị Hương, 2021), ký tự quang học (OCR) Xử lý văn trích xuất văn từ bìa sách (Phan Thi thơng minh (IDP), kết hợp kỹ thuật xử lý Thanh Nga, 2017) Tuy nhiên đến chưa ảnh nâng cao Xử lý ngơn ngữ tự nhiên có nghiên cứu áp dụng công nghệ (NLP), cho phép người dùng số hóa văn với tài liệu sở giáo dục đại xác thời gian ngắn (chỉ học Đây nội dung trọng tâm mà tới vài giây) (FPT.AI, 2022) Hình báo hướng đến áp dụng thử ví dụ trích xuất thơng tin nghiệm Học viện Ngân hàng cần thiết họ tên, số cước công dân, giới tính, quốc tịch, quê quán, địa từ Kết thử nghiệm công nghệ nhận ảnh chụp mặt trước cước công dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu dân theo mẫu Việt Nam Học viện Ngân hàng Đặc biệt, FPT.AI Reader cho phép người dùng tự định nghĩa mẫu văn mới, chưa 3.1 Các giải pháp nhận dạng ký tự quang có mẫu có sẵn hệ thống để tự học Việt Nam tạo mơ hình OCR riêng Chẳng hạn ta cần số hóa thẻ sinh viên, tạo 3.1.1 FPT.AI Reader dự án bảng điều khiển FPT.AI Reader ứng dụng nhận dạng FPT.AI (https://console.fpt.ai/), tải lên Số 252- Tháng 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 75 Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu Học viện Ngân hàng Nguồn: FPT.AI (2022) Hình Thêm mẫu huấn luyện văn với FPT.AI Reader số ảnh mẫu nhập vào số trường phép người dùng thử nghiệm mà phải liên thông tin quan trọng muốn trích xuất từ ảnh hệ với tổng đài để đặt lịch tư vấn trực tiếp để huấn luyện mơ hình OCR (minh họa (Viettel AI, 2021) Hình 4) FPT.AI Reader cho phép tích hợp 3.1.3 Google Vision AI ứng dụng OCR vào hệ thống doanh Google Vision AI dịch vụ đám mây nghiệp thông qua việc đăng ký tài khoản Google cho phép người dùng khởi tạo nhận “API key” từ bảng điều khiển ứng dụng phân tích hình ảnh video FPT.AI (Console.fpt.ai) Mỗi API key thời gian ngắn, huấn luyện mơ hình cho phép gửi nhận kết đến 50 lần máy học phân loại hình ảnh AutoML mở rộng tùy vào quy mô xử lý mơ hình tùy chỉnh Google Vision liệu hệ thống AI có khả phát đối tượng, đọc chữ viết tay tạo siêu liệu hình ảnh 3.1.2 Viettel OCR có giá trị API đào tạo trước Viettel OCR giải pháp phát triển Một ưu điểm giải pháp dễ dàng phận Trí tuệ nhân tạo Tập đồn tích hợp với BigQuery, Cloud Function Viettel, cho phép chuyển đổi tài liệu dạng máy ảnh để kích hoạt hành trình từ đầu đến ảnh (máy quét, máy ảnh, file PDF cuối chuyển hóa từ file ảnh) thành văn Google Vision AI giải pháp linh file text (.txt), file Word (.docx) Theo báo hoạt, không tạo sẵn mẫu tài liệu cáo trang web thức, Viettel OCR FPT.AI Reader Viettel OCR Tốc độ xử có khả nhận diện văn dạng bố lý Google Vision AI nhanh Tuy cục tự (free layout), tùy chỉnh nhiên, q trình thử nghiệm tính OCR cách nhanh chóng để phù hợp với Google Vision AI với vài tài liệu toán cụ thể doanh nghiệp Giải pháp tiếng Việt cho kết chưa tốt (Hình 5) nhận file đầu vào nhiều định dạng khác PNG, JPEG, cho phép 3.1.4 Lựa chọn giải pháp phân tích trả kết cho nhiều hình Ngồi giải pháp thương mại kể trên, ảnh lúc (tối đa 10 ảnh) với độ số doanh nghiệp công nghệ Việt Nam xác tương đối cao (trong báo cáo không ghi cung cấp gói dịch vụ số hóa tài rõ độ xác) Tuy nhiên website liệu với giải pháp riêng mà họ xây dựng thức giải pháp chưa cho Tuy nhiên qua trình tìm hiểu trải 76 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 2023 VŨ TRỌNG SINH trình, nghị định, thông báo ) Chi tiết số liệu thống kê tài liệu thử nghiệm trình bày Bảng 3.2.2 Cài đặt giải pháp Giải pháp OCR FPT.AI truy cập tảng điện Nguồn: Tác giả xử lý toán đám mây địa https:// Hình Trích xuất thơng tin từ ảnh cước công dân reader.fpt.ai/ Để tạo ứng dụng với giải pháp Google Vision AI mới, FPT.AI Reader cho phép ta chọn thư viện nghiệm, tác giả định lựa chọn FPT mẫu văn có sẵn tạo ứng dụng tùy AI Reader làm giải pháp thử nghiệm chỉnh Trong thư viện văn có sẵn báo với nguyên nhân: bao gồm: + FPT.AI Reader cung cấp tảng sử - Giấy tờ tài ngân hàng (như Báo cáo dụng miễn phí với tất người dùng cuối tài chính, Đăng ký kinh doanh ); (end-user), hạn chế số lượng tài liệu - Giấy tờ bảo hiểm bệnh viện (Giấy xử lý ngày (50 requests) mở viện, Phiếu khám, Bảng kê viện phí ); rộng linh hoạt tùy vào quy mô doanh - Giấy tờ quốc tế (Giấy đăng ký xe, Bằng nghiệp lái xe số nước); + Mơ hình OCR huấn luyện sẵn FPT - Giấy tờ tùy thân Việt Nam; AI Reader có khả xử lý liệu tiếng - Giấy tờ khác (Sơ yếu lý lịch, Giấy tờ vận Việt tốt (theo báo cáo FPT.AI đạt tải, Giấy chứng nhận, Vé máy bay) 96% cho loại giấy tờ chứng minh Nhận thấy mẫu văn có sẵn nhân dân, hộ chiếu (FPT.AI, 2022) thư viện không phù hợp với văn + Giải pháp FPT.AI Reader liệu thử nghiệm, tác giả lựa nhiều khách hàng sử dụng, đa dạng chọn cài đặt ứng dụng tùy chỉnh Có mơ ngành nghề lĩnh vực TP Bank, Home hình lựa chọn Bóc tách liệu (từ Credit, Tiki, EVN, Sendo (FPT.AI, 2022) văn có cấu trúc), Mơ hình Crop (phát vùng ảnh cần quan tâm) Phân loại 3.2 Thử nghiệm với tài liệu Học viện (Gán nhãn phù hợp cho văn bản), tác giả Ngân hàng chọn mơ hình Bóc tách liệu sử dụng mơ hình Bóc tách liệu OCR có sẵn 3.2.1 Thu thập tài liệu FPT.AI khơng huấn luyện mơ hình Tác giả chọn lọc từ 150 email cá nhân mới, công việc dành cho nghiên cứu gần có địa gửi đến từ đơn vị tương lai với lượng liệu chuẩn bị Học viện, trích chọn email nhiều đa dạng có tệp đính kèm file pdf Những file Trong phần sử dụng mơ hình, ta chọn Tải chọn lọc để đảm bảo đa dạng lên để tải văn muốn bóc tách, nguồn gốc (Học viện ban hành, quan chọn nhiều văn lúc, đợi đến khác ban hành), định dạng (scan từ máy trạng thái tất văn “Thành quét hình ảnh, chuyển đổi từ văn cơng” để xem kết (minh họa Hình 6) MS Word), thể loại (quyết định, phiếu Để xem kết chi tiết tài liệu, Số 252- Tháng 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 77 Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu Học viện Ngân hàng Bảng Thống kê liệu thử nghiệm Tổng số tài Tài liệu scan Tài liệu Số trang Dung lượng Văn Văn liệu 17 chuyển đổi từ trung bình trung bình Học viện ban quan khác 20 văn hành ban hành 2.2 832 Kb 13 Nguồn: Tác giả xử lý ta chọn View phần OCR Một cửa sổ (chẳng hạn mơ hình dự đốn “Học viện khác lên hiển thị tồn trường Ngan hàng” so với kết “Học liệu bóc tách từ văn đầu vào viện Ngân hàng” sai số 25%) Do số (Hình 7) Trong cửa sổ ta xem lượng từ lớn nên tác giả thống kê chi tiết mơ hình phát trang đầu văn để kiểm tra “box” (vùng ảnh) chứa chuỗi ký thông tin quan trọng tự văn Click vào chi tiết + Phân tích trường hợp sai thường gặp box, ta đánh dấu giá trị văn phát theo loại văn sai hay đúng, thuộc loại (trong trường hợp chưa định 3.2.4 Kết thực nghiệm nghĩa loại box nên không hiển thị) Với tiêu chí kể trên, mơ hình FPT AI Reader cho kết tốt Cụ thể: 3.2.3 Phương pháp đánh giá + Số box phát có độ xác Với kết nhận từ ứng dụng vừa xây 98%, khơng bỏ sót box tài dựng, tác giả đánh giá phương pháp liệu Tuy nhiên số box bị thừa, đặc biệt định lượng định tính theo tiêu chí sau: box vùng ảnh chứa dấu đỏ + Số box phát có không + Tỷ lệ sai số ấn tượng: 27% với 210 (có bỏ sót hay phát thừa vùng ảnh từ bị sai tổng số 781 từ (chỉ tính hay khơng) trang đầu 20 tài liệu) + Tỷ lệ sai số theo đơn vị từ box + Các lỗi sai thường gặp chủ yếu lỗi dấu Nguồn: Tác giả xử lý Hình Tải lên tài liệu thử nghiệm 78 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 2023 VŨ TRỌNG SINH Nguồn: Tác giả xử lý Hình Kết bóc tách liệu câu (“Hoc”- “Học”, “Xã hồi”- “Xã hội” ), Kết luận hướng phát triển viết hoa (“đơn VI”- “đơn vị”), số định phần đầu văn (do 4.1 Kết luận số viết tay) + Các văn chuyển đổi từ file MS Trong báo này, tác giả nêu tầm quan Word có tỷ lệ sai số thấp hẳn (trong trọng việc số hóa liệu, khảo sát sơ thực tế file chuyển đổi thực trạng số hóa tài liệu văn trực tiếp lại dạng văn với thư Học viện Ngân hàng Qua tác giả đặt viện lập trình phù hợp) mục tiêu nghiên cứu giải lần + Các trường thông tin quan trọng đơn lượt mục tiêu Có thể tóm tắt số vị ban hành văn bản, loại văn (thông đóng góp báo sau: báo, nghị định, định ), chủ đề phụ - Giới thiệu công nghệ cốt lõi nhận văn (về việc điều động, việc tổ dạng ký tự quang học (OCR), nhận dạng chức ) đối tượng nhận văn có tỷ lệ dấu quang học (OMR), xử lý văn thông sai số thấp trung bình 16% minh (IDP) ứng dụng nhiều Thời gian xử lý mô hình FPT.AI lĩnh vực cơng nghệ Reader tương đối nhanh, theo quan - Tìm hiểu khảo sát số giải pháp sát thực tế, văn trang tốn khoảng thương mại cho số hóa tài liệu phổ biến giây để hoàn thành Trong thực Việt Nam FPT.AI Reader, ViettelOCR, tế, số trang dung lượng văn có Google Vision AI Trên sở tác giả so thể đa dạng lớn hơn, để đáp ứng sánh đánh giá lựa chọn FPT.AI Reader nhu cầu số hóa bản, tức bóc tách để cài đặt ứng dụng thử nghiệm Học trường thông tin quan trọng (thường viện Ngân hàng nằm trang đầu văn bản) có biện - Thu thập liệu văn từ 150 email nội pháp tiền xử lý trước đưa vào mơ hình Học viện, chọn lọc 20 file pdf đính kèm Số 252- Tháng 2023- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 79 Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học cho số hóa tài liệu Học viện Ngân hàng email cho đảm bảo có loại 4.2 Hướng phát triển văn khác nhau, định dạng khác phòng ban phụ trách khác Với kết thử nghiệm trình bày trên, - Cài đặt thử nghiệm hệ thống OCR tác giả đề xuất Học viện Ngân hàng đẩy tảng FPT.AI Reader để áp dụng với mạnh áp dụng công nghệ cho liệu văn vừa thu thập Kết thử trình số hóa liệu, đặc biệt liệu văn nghiệm cho thấy mơ hình nhận dạng ký tự Giải pháp FPT.AI số FPT.AI hoạt động tốt với 27% sai tồn tại, sai số, cải thiện số mức từ thời gian xử lý khoảng cách huấn luyện tinh chỉnh mô giây cho văn trang, tồn hình OCR với liệu đầy đủ đa dạng vài sai số ký tự viết tay Học viện Điều cần bị mờ chất lượng scan tài liệu nghiên cứu chuyên sâu công nghệ OCR tương lai ■ Tài liệu tham khảo Akabot (2022), Sự khác biệt OCR IDP, Truy cập ngày 20 tháng năm 2023, từ https://akabot.com/vi/tai-nguyen/ blog/su-khac-biet-giua-ocr-va-idp/ ALS (2021), Quy trình bước số hóa tài liệu lưu trữ doanh nghiệp, Truy cập ngày 20 tháng năm 2023, từ https://als com.vn/quy-trinh-cac-buoc-so-hoa-tai-lieu-luu-tru-doanh-nghiep Duc Phan Van Hoai, Huu-Thanh Duong, Vinh Truong Hoang (2021), “Text recognition for Vietnamese identity card based on deep features network”, International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), số 24, trang 123–131 FPT.AI (2022), FPT.AI Reader - Vietnamese Passport Recognition, Truy cập ngày 20 tháng năm 2023, từ https://docs fpt.ai/docs/en/vision/documentation/license-recognition FPT.AI (2022), “FPT AI Read - Trích xuất liệu vượt giới hạn”, Truy cập ngày 20 tháng năm 2023, từ https:// fpt.ai/vi/reader FPT.AI (2022), Hướng dẫn sử dụng FPT.AI Reader - phần mềm ocr trích xuất thơng tin từ ảnh chụp, Truy cập ngày 20 tháng năm 2023, từ https://fpt.ai/vi/huong-dan-su-dung-fptai-reader-phan-mem-ocr-trich-xuat-thong-tin-tu-anh-chup Geewook Kim, Teakgyu Hong, Moonbin Yim, JeongYeon Nam, Jinyoung Park, Jinyeong Yim, Wonseok Hwang, Sangdoo Yun, Dongyoon Han, Seunghyun Park (2022), “OCR-Free Document Understanding Transformer”, Computer Vision – ECCV, số 13688, trang 498–517 Học viện Ngân hàng (2023), Tờ trình số 694/TTr-HVNH ngày 28/3/2023 Kế hoạch Chuyển đổi số Học viện Ngân hàng Krisana Chinnasarn, Yuttapong Rangsanseri (1999), “Image-processing-oriented optical mark reader” Applications of Digital Image Processing XXII, số 3808 Noman Islam, Zeeshan Islam,Nazia Noor (2016), “A Survey on Optical Character Recognition System”, Journal of Information & Communication Technology-JICT, số 10, trang 1-4 Phạm Huy Giao (2020), “Chuyển đổi số: Bản chất, thực tiễn ứng dụng”, Tạp chí Dầu khí, số 12, trang 12-16 Phan Thi Thanh Nga, Nguyễn Thị Huyền Trang, Nguyễn Văn Phúc, Thái Duy Quý, Võ Phương Bình (2017), “Vietnamese text extraction from book covers” Tạp chí Khoa học Đại học Đà Lạt”, số 7, trang 142–152 Ravina Mithe, Supriya Indalkar, Nilam Divekar (2013), “Optical Character Recognition”, International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), số 2, trang 72-75 Raymond Ptucha, Felipe Petroski Such, Suhas Pillai, Frank Brockler, Vatsala Singh, Paul Hutkowski (2019), “Intelligent character recognition using fully convolutional neural networks”, Pattern Recognition, số 88, trang 604-613 Thủ tướng Chính phủ (2022), Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25/01/2022 Thủ tướng Chính phủ: Phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin chuyển đổi số giáo dục đào tạo giai đoạn 2022-2025, định hướng đến năm 2030” Trần Thị Hương, Ngô Thị Kiều Hằng (2021), “Kỹ thuật nhận dạng biển số xe ứng dụng vào toán quản lý bãi giữ xe trường đại học Hà Tĩnh” Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp, số 3, trang 115-120 Viettel AI (2021), “Nhận dạng ký tự quang học”, Truy cập ngày 20 tháng năm 2023, từ https://viettelgroup.ai/service/ocr Vu Xuan-Son, Bui Quang-Anh, Nguyen Nhu-Van, Hai Nguyen Thi Tuyet, Vu Thanh (2021), “MC-OCR Challenge: Mobile-Captured Image Document Recognition for Vietnamese Receipts”, RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies, IEEE, trang 1-6 80 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 252- Tháng 2023