MetaTagger: metadatazione automatica e classificazione dei documenti
MetaTagger è un software per la metadatazione dei documenti PDF che associa automaticamente dati, tag e classificazioni preconfigurate ai file già OCR o con testo riconoscibile.
Metadati e classificazioni automatiche per documenti già digitalizzati
La piattaforma analizza il contenuto testuale e ricerca le informazioni previste dalle configurazioni definite per lo specifico progetto documentale.
I dati individuati possono essere utilizzati per compilare metadati, assegnare tag, associare categorie e organizzare i documenti secondo criteri uniformi.
Le regole possono essere configurate in funzione della tipologia documentale e delle informazioni realmente rilevanti per il cliente, come riferimenti identificativi, date, categorie, codici, nominativi o altri elementi presenti nel testo.
MetaTagger riduce la necessità di aprire e classificare manualmente ogni documento, migliorando la coerenza dei dati associati ai file e facilitando le successive attività di ricerca, archiviazione e gestione.
I metadati generati possono inoltre costituire la base per l’integrazione con sistemi documentali, gestionali o workflow aziendali, previa definizione delle modalità tecniche di interoperabilità.
La qualità dei risultati dipende dalla leggibilità del testo, dalla correttezza dell’OCR, dalla struttura dei documenti e dalla precisione delle regole configurate.
MetaTagger non sostituisce OCRFlow: OCRFlow rende riconoscibile il testo presente nelle scansioni, mentre MetaTagger utilizza il testo già disponibile per classificare e organizzare i documenti.
Avere documenti digitali non significa riuscire a trovarli
Gli archivi documentali contengono spesso migliaia di PDF salvati con nomi generici, classificati in cartelle differenti o privi delle informazioni necessarie per identificarne rapidamente il contenuto.
Anche quando il testo è già riconoscibile, la ricerca può dipendere dalla conoscenza del nome del file, della cartella corretta o delle parole esatte contenute nel documento.
La classificazione manuale richiede inoltre agli operatori di aprire ogni file, individuarne i dati rilevanti e compilare tag, categorie e campi documentali. Un’attività ripetitiva, lenta e soggetta a errori o criteri non uniformi.
MetaTagger analizza il testo disponibile nei documenti e associa i metadati previsti dalle regole configurate, rendendo i file più facilmente ricercabili, classificabili e utilizzabili nei processi aziendali.
Il sistema trasforma quindi una raccolta di PDF in un archivio documentale più strutturato, nel quale ogni documento può essere riconosciuto attraverso dati e classificazioni coerenti.
A chi è rivolta?
MetaTagger è rivolto ad aziende, enti e professionisti che dispongono di documenti PDF con testo già riconoscibile e devono organizzarli attraverso dati, categorie e criteri di classificazione uniformi.
La soluzione è particolarmente utile quando l’archivio cresce rapidamente, più operatori applicano criteri differenti o la classificazione manuale assorbe una parte rilevante del lavoro amministrativo.