ChatGPT必将在文档处理领域大有所为，未来以来，拭目以待【文末送书】_业界新闻

发布时间:2024-07-18 01:17

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文章目录

1. 前言

文档处理和图像处理是人们在日常生活中不可或缺的一部分。从商业合同到医学报告，人们需要文档来记录和传递信息。这些文档有时非常复杂，需要花费大量的时间和劳动力来处理。然而，随着技术的进步，我们已经看到了许多革命性的工具和技术的出现，可以简化文档处理的过程。其中最有前景的是 ChatGPT 技术，它能够自动识别和处理文档中的信息，同时它也可以识别图像并且理解图像表达的信息。本文由现有图像识别领域和文档建模领域的一些突破出发，进而探讨 ChatGPT 技术在文档处理和图像处理中的应用和未来发展趋势。

2.现有图像处理流程

首先，我们需要了解何为图像处理呢？通俗易懂的说就是通过计算机来处理图像，从图像中提取有价值的信息。如下图所示：

人类可以通过听觉感知（耳朵）来识别语音信号；通过视觉感知（眼睛）来识别图像信号；通过运动感知（手）来识别轨迹信号。

同理，计算机也可以通过相应的技术来处理这些外部信号。计算机可以通过语音识别技术来识别语音信号；通过OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术来识别图像信号；通过手写识别来识别轨迹信号（手写信息）。

识别完成之后就可以对识别到的信号进行后续处理，从而提取图像或语音中的文本/结构/语义等信息。

2.1. 图像不清楚咋办？

然而，理想很丰满，现实很骨感，在实际场景中图像识别会存在诸多的痛点和难点。如下罗列了几种常见的图像问题。

如何处理图像形变（弯曲，折叠，皱等）的问题呢？

手持镜头拍照得到的文档图像往往存在着复杂的几何形变，包括拍摄视角、纸张本身的折叠、褶皱、弯曲以及厚度等因素，都会造成拍摄图像存在畸变。

如下图图片右边发生了折叠，并且拍摄角度倾斜，有无关的区域，对这图像不处理直接去进行OCR识别是比较困难的一件事。

如何去除图像中的摩尔纹呢？

当我们对着电脑屏幕拍照时，所拍摄的图片会出现彩色的高频率条纹，也就是摩尔纹，如下图所示的图片。该图片不仅仅出现了摩尔纹，而且还存在倾斜的情况，这些情况给图像识别带来了很大的困难。

拍摄的图片模糊不清晰该如何处理呢？

有时候受限于拍摄角度和拍摄光线的影响，用户所拍摄的照片内容非常不清晰，并且图片中还存在污渍，如下图所示：

2.2. 问题图像轻松识别！

上述图像问题一度让我感到十分困惑，不过近期，我在CSIG企业行-走进合合信息的直播中通过郭老师的讲述了解到，合合信息是如何通过一系列自研的关键技术来处理这些问题。下图展示了整个OCR识别的过程，即在接收到一张图片之后，扫描全能王所进行一系列操作。

ROI提取：首先，识别到一张图像之后，将图像分为若干个待提取信息的区域，然后按照区域提取信息。
形变矫正：针对图像的形变矫正，合合信息采用基于位移场网络学习方法的系统构架，可对形变文档进行智能矫正，包括弯曲矫正与透视矫正，同时智能定位文档边缘，切除多余背景。
图像恢复：合合信息采用多重神经网络技术，通过分析暗角、摩尔纹的形成原理，对图像中存在的干扰因素进行对应处理，可去除所有样式的摩尔纹，同时保证图像信息完整、颜色不失真。与此同时，通过合合信息阴影处理技术，可以智能消除图像中的阴影，提升材料规范性与后续的识别准确性。
质量增强：通过增强锐化提升图像质量、突出文字，使之达到清晰可读的效果。
下面我们可以看下上述三张图片增强之后的效果。

经过上述四个步骤的处理之后，就可以得到能够清晰方便识别的图像，接着就可以对文档进行智能扫描，识别分析，图片转成Word/Excel等操作。
文档和图像识别的问题解决了，那么将这些技术与ChatGPT结合会碰撞成怎样的火花呢？

3.ChatGPT在文档图像处理领域中展望

3.1. ChatGPT的简介与原理

ChatGPT 是一种基于人工智能和自然语言处理技术的大型语言模型。它的基本原理是使用深度学习算法对大量的文本进行训练，并利用这些训练数据来生成自然语言的响应。

ChatGPT 通过学习大量的数据来获得对自然语言的理解和应用，因此它能够识别并理解文档中的关键信息，然后生成符合人类语言习惯的文本回复。ChatGPT 可以被用于自动化文档处理、对话系统，问答系统，图像识别等场景。

它的原理是基于自回归语言模型（Auto-Regressive Language Model），它是一种基于深度学习的自然语言处理技术，可以用来生成自然语言文本。它使用一种叫做Transformer的模型，它可以训练一个模型来预测下一个词，从而生成文本。

与此同时，ChatGPT还能够通过人类反馈进行强化学习，从而对齐人类指令。

方法总体上包括三个不同步骤：

预训练语言模型(LM)，也就是收集演示数据并训练有监督策略。
收集数据，训练奖励模型：也就是手机比较数据并训练奖励模型
使用强化学习对LM进行微调，也就是使用PPO强化学习算法针对奖励模型优化策略。

步骤 1 只进行一次，而步骤 2 和步骤 3 可以持续重复进行：在当前最佳策略模型上收集更多的比较数据，用于训练新的 RM 模型，然后训练新的策略。具体如下图所示：

目前，最新版的ChatGPT-4 已经可以进行图像识别，并且可以完全理解图片，下图的案例中，我们向ChatGPT提问：如果剪断绳子，会发生什么？ChatGPT给出的回答是:“气球会飞走”。这就说明了ChatGPT已经可以做到对图像的识别以及可以对图像进行逻辑分析。

3.2. ChatGPT在图像领域的展望

那么，我们完全可以合理的展望ChatGPT在未来图像文档领域的广阔作为，我认为有如下几个作为。

图像分类与标记：未来ChatGPT应该可以对大批量的图片进行分类与标记，用户只需要上传需要分类和标记的图片给ChatGPT，然后通过自然语言告诉ChatGPT按照怎样的维度对这些图片进行分类和标记。比如上传一批美食的图片，可以让ChatGPT按照美食的菜系进行分类，也可以让ChatGPT按照美食口味进行分类。
智能绘图：用户可以通过语音指令或手绘工具，让ChatGPT帮助创建或修改简单的图像或文档，如流程图、简单草图等，我认为我们还可以上传一张已有的流程图或者其他的UML图，让ChatGPT来检测所上传的图片的语法错误，以及逻辑错误，并做相应的修改。
图像检索：ChatGPT可以处理海量的视觉数据，并能够将关键字与图像的语义特征相匹配，从而准确地检索相关的图像。
图像生成：ChatGPT可以基于给定的文本描述生成与之匹配的图像。如生成照片、插图，logo等，未来ChatGPT生成的图像将更加有创意，有内涵。
图像生文：在不远的未来，ChatGPT必将可以具备看图写文的能力，我们只需要上传一张图片给ChatGPT。然后告诉他需要写一篇什么样题材的文章。ChatGPT就可以给我们生成一篇原创的作文。

4. 总结

本文首先介绍了在图像文档处理领域里的一些最新的进展，然后结合ChatGPT在图像文档领域中的应用场景做了一些展望。
ChatGPT作为划时代的大型语言模型，可以说它真正的实现了人工智能。它通过海量的入参，海量的训练模型，实现了对自然语言很好的理解能力。未来必将实现图生文，文生图，图像分类识别，图像检索等即有用又有趣，更能提高生产力的好功能。

5. 如何免费获得ChatGPT相关图书呢？

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