アイデア：表組OCRデータを生成AIで機械学習っぽく解析できないか？
表組データをOCRに掛けると、得られるテキストは一見すると訳の分からない構造になってしまいます。これを、既知のパターンとして提示する事で、新しいOCRデータに対して生成AIで勝手に項目⇔データ間の位置関係を推測してもらって整形処理ができないもんでしょうか？
以下、色々と続くけど何とかしてくれるらしい👍
表組データのOCR処理後のテキストが複雑である場合、生成AIを活用して整形処理を行う方法は非常に有効です。以下にその具体的なステップを示します。
1. 既知のパターンの定義
まず、既知のデータ構造（項目⇔データの位置関係）を定義します。これにより、生成AIがどのようにデータを解釈すればよいかを学習します。
例1: 入力データ（OCR出力） Name: John Doe Age: 30 Country: USA
例2: 出力データ（整形後） { "Name": "John Doe", "Age": 30, "Country": "USA" }
複数の例を用意し、生成AIにパターンを学ばせます。
2. AIの役割
生成AIに以下のタスクを担わせます：
パターン認識：既知の例に基づいて新しいデータの位置関係を推測。
データ抽出と整形：データを適切な項目に対応づけて整形。
3. モデルへの入力方法
生成AI（例: OpenAIのGPTモデル）に対して、プロンプトを工夫することで、整形処理を自動化できます。
プロンプト例
以下のOCR出力を整形してください。例は以下の通りです：
例1:
入力: Name: John Doe Age: 30 Country: USA
出力: {"Name": "John Doe", "Age": 30, "Country": "USA"} 新しいデータ: {OCR出力データ} 整形結果:
4. カスタムモデルの学習
より複雑な表組データの場合、次のアプローチを検討します：
A. ルールベースの前処理
OCR出力の特徴に基づいて単純な正規表現やルールでノイズを除去。
必要に応じてデータを分割してAIへの入力を最適化。
B. 生成AIへの微調整
ChatGPTのような生成モデルに自分のデータセットを使って微調整（fine-tuning）を行うことで、より高精度な整形を実現。
C. AIの事前学習データを活用
タブレットデータの構造変換やフォーマット整形のタスクに特化したオープンデータを利用して、AIモデルの事前学習をカスタマイズ。
5. 自動化システムの構築
Pythonなどを使ってOCRプロセス→AIモデルによる整形→出力のパイプラインを作成。
使用ライブラリ：
OCR：Tesseract
整形AI：OpenAI API、LangChain
JSON操作：pandasやjsonライブラリ
6. 精度向上のための工夫
OCR出力の品質を向上させるために事前の画像前処理（ノイズ除去、回転補正）を実施。
新しいOCRデータを定期的に追加してAIにパターンを学ばせる。
補足：具体的なデータ例があれば、それを基により適切なプロンプトや処理パイプラインを設計できます。具体例があれば共有してください！
例えばこんなデータが表組みのOCRです。
観点 位相的データ解析 (TDA) グラフニューラルネットワーク (GNN) 目的 データの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見 グラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う 理論的基盤 位相幾何学（持続ホモロジーなど） ディープラーニング、グラフ理論 データの形式 高次元データ、時系列データ、点群データ グラフデータ（ノード、エッジ、隣接行列など） 特徴の捉え方 グローバル構造：データ全体の形やつながりの「持続する特徴」（穴、空洞、連結性）を捉える ローカル構造：各ノードやエッジの局所的な特徴を集約して学習 出力 持続的なトポロジカル特徴量（バーコード、持続図など） ノード分類、リンク予測、グラフ分類など 応用分野 形状解析、周期性の発見、異常検知 ソーシャルネットワーク、分子構造解析、推薦システム、物流ネットワーク解析 計算の性質 非学習型が多く、解析的な視点が中心 学習型でパラメータの最適化を通じて性能向上 頑健性 ノイズや欠損データに対して比較的強い 学習データに依存するため、欠損データに弱い場合があるが、工夫次第で対処可能 可視化 トポロジカル特徴を低次元に可視化しやすい 高次元データのままモデルが学習するため、解釈が難しいことがある
この表組みデータをOCR出力から整形するには、以下の方法が考えられます。
目標
OCR出力を、次のような構造化データ（JSON形式）に変換することを目指します。
[ { "観点": "目的", "位相的データ解析 (TDA)": "データの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "グラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う" }, { "観点": "理論的基盤", "位相的データ解析 (TDA)": "位相幾何学（持続ホモロジーなど）", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "ディープラーニング、グラフ理論" }, { "観点": "データの形式", "位相的データ解析 (TDA)": "高次元データ、時系列データ、点群データ", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "グラフデータ（ノード、エッジ、隣接行列など）" }, { "観点": "特徴の捉え方", "位相的データ解析 (TDA)": "グローバル構造：データ全体の形やつながりの「持続する特徴」（穴、空洞、連結性）を捉える", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "ローカル構造：各ノードやエッジの局所的な特徴を集約して学習" }, { "観点": "出力", "位相的データ解析 (TDA)": "持続的なトポロジカル特徴量（バーコード、持続図など）", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "ノード分類、リンク予測、グラフ分類など" }, { "観点": "応用分野", "位相的データ解析 (TDA)": "形状解析、周期性の発見、異常検知", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "ソーシャルネットワーク、分子構造解析、推薦システム、物流ネットワーク解析" }, { "観点": "計算の性質", "位相的データ解析 (TDA)": "非学習型が多く、解析的な視点が中心", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "学習型でパラメータの最適化を通じて性能向上" }, { "観点": "頑健性", "位相的データ解析 (TDA)": "ノイズや欠損データに対して比較的強い", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "学習データに依存するため、欠損データに弱い場合があるが、工夫次第で対処可能" }, { "観点": "可視化", "位相的データ解析 (TDA)": "トポロジカル特徴を低次元に可視化しやすい", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "高次元データのままモデルが学習するため、解釈が難しいことがある" } ]
手順
1. OCR出力の分析
OCR結果がどのようにフォーマットされているかを確認します。例えば、タブ区切り、スペース区切り、あるいは各行が列挙されている場合があります。
仮定するOCR出力例： 観点\t位相的データ解析 (TDA)\tグラフニューラルネットワーク (GNN) 目的\tデータの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見\tグラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う 理論的基盤\t位相幾何学（持続ホモロジーなど）\tディープラーニング、グラフ理論 データの形式\t高次元データ、時系列データ、点群データ\tグラフデータ（ノード、エッジ、隣接行列など） ...
2. Pythonスクリプトでデータ整形
以下のPythonスクリプトを使ってデータをJSON形式に変換します。
import csv
import json
# OCR出力をタブ区切りの文字列として想定
ocr_output = """
観点\t位相的データ解析 (TDA)\tグラフニューラルネットワーク (GNN)
目的\tデータの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見\tグラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う
理論的基盤\t位相幾何学（持続ホモロジーなど）\tディープラーニング、グラフ理論
データの形式\t高次元データ、時系列データ、点群データ\tグラフデータ（ノード、エッジ、隣接行列など）
特徴の捉え方\tグローバル構造：データ全体の形やつながりの「持続する特徴」（穴、空洞、連結性）を捉える\tローカル構造：各ノードやエッジの局所的な特徴を集約して学習
出力\t持続的なトポロジカル特徴量（バーコード、持続図など）\tノード分類、リンク予測、グラフ分類など
応用分野\t形状解析、周期性の発見、異常検知\tソーシャルネットワーク、分子構造解析、推薦システム、物流ネットワーク解析
計算の性質\t非学習型が多く、解析的な視点が中心\t学習型でパラメータの最適化を通じて性能向上
頑健性\tノイズや欠損データに対して比較的強い\t学習データに依存するため、欠損データに弱い場合があるが、工夫次第で対処可能
可視化\tトポロジカル特徴を低次元に可視化しやすい\t高次元データのままモデルが学習するため、解釈が難しいことがある
"""
# データをCSVとして読み取る
data = list(csv.reader(ocr_output.strip().split("\n"), delimiter="\t"))
# ヘッダーとデータを分離
header = data[0]
rows = data[1:]
# JSON変換
json_data = []
for row in rows:
json_data.append({header[0]: row[0], header[1]: row[1], header[2]: row[2]})
# 整形したJSONを出力
print(json.dumps(json_data, ensure_ascii=False, indent=4))
3. GPTで自動整形
上記のスクリプトを使わず、生成AIに直接整形させる場合には、次のようなプロンプトを用います。
プロンプト例：
以下のOCR出力をJSON形式に変換してください。
OCR出力: 観点\t位相的データ解析 (TDA)\tグラフニューラルネットワーク (GNN) 目的\tデータの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見\tグラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う ... 期待するJSON形式: [ { "観点": "目的", "位相的データ解析 (TDA)": "データの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "グラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う" }, ... ]
補足
OCR出力が完全に正確でない場合やフォーマットが崩れる場合もあります。その場合には、OCR出力の正規化や生成AIの微調整を組み合わせて対応することが有効です。
実際のOCRテキストは妙な改行が入ったりして、もっと不自然な、しかし規則性がある崩れ方をすると思います。なんとかなりそうですか？
OCRから得られる実際のテキストデータは、確かに改行や空白が挿入されたり、列同士がずれていたりと、不自然な形式になることが多いです。しかし、規則性があれば、そのパターンを検出・解析して整形することは十分可能です。以下のアプローチで対応できます。
1. OCRテキストの前処理
まず、不自然な改行や余分な空白を削除・調整します。
前処理の例：不要な改行の削除：単語や数字の途中に挿入された改行を取り除く。
適切な列区切りの検出：タブや特定の空白幅を基準に列を分ける。
ノイズの削除：余計な文字列や不要な空行を除去。
2. サンプルの不自然なOCRテキスト例
以下のようなOCRテキストが出力された場合を想定します：
観点 位相的データ解析 (TDA) グラフニューラルネットワーク (GNN) 目的 データの形状や構造 （トポロジー）を解析して、 隠れたパターンや周期性を発見 グラフ構造を持つデータに 対して、ノードやエッジの 情報を使って予測や分類を行う 理論的基盤 位相幾何学 （持続ホモロジーなど） ディープラーニング、グラフ理論
3. 整形のアプローチ
Pythonでこのデータを整形する例を示します。
Pythonスクリプト例
import re
# OCR出力テキストのサンプル
ocr_text = """
観点 位相的データ解析
(TDA) グラフニューラルネットワーク
(GNN)
目的 データの形状や構造
（トポロジー）を解析して、
隠れたパターンや周期性を発見 グラフ構造を持つデータに
対して、ノードやエッジの
情報を使って予測や分類を行う
理論的基盤 位相幾何学
（持続ホモロジーなど） ディープラーニング、グラフ理論
"""
# 改行や空白を整形する関数
def preprocess_ocr(text):
# 改行を結合し、不要な空白を削除
lines = text.split("\n")
cleaned_lines = []
for line in lines:
if line.strip(): # 空行をスキップ
cleaned_lines.append(line.strip())
joined_text = " ".join(cleaned_lines)
# 列を基準に分ける（例ではタブや複数の空白を基準）
columns = re.split(r'\s{2,}', joined_text)
return columns
# OCRテキストを整形
preprocessed_data = preprocess_ocr(ocr_text)
# 見やすい形式に整形
for i, row in enumerate(preprocessed_data):
print(f"Row {i+1}: {row}")
整形後の期待される出力
Row 1: 観点 位相的データ解析 (TDA) グラフニューラルネットワーク (GNN)
Row 2: 目的 データの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見 グラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う Row 3: 理論的基盤 位相幾何学（持続ホモロジーなど） ディープラーニング、グラフ理論
4. GPTなどの生成AIを活用
整形ルールを生成AIに学習させることも可能です。具体的には、以下のようにプロンプトを設計します：
プロンプト例
以下の不自然なOCRテキストを整形して、表形式に変換してください。
不整形なOCRテキスト： 観点 位相的データ解析 (TDA) グラフニューラルネットワーク (GNN) 目的 データの形状や構造 （トポロジー）を解析して、 隠れたパターンや周期性を発見 グラフ構造を持つデータに 対して、ノードやエッジの 情報を使って予測や分類を行う ... 期待する整形形式： 観点 位相的データ解析 (TDA) グラフニューラルネットワーク (GNN) 目的 データの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見 グラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分類を行う ...
5. 自動処理の汎用化
より複雑なケースに対応するために：
事前に規則性を学習：
機械学習モデルや生成AIを用い、不規則なフォーマットから正規化するルールを学習させます。
パターン検出アルゴリズム：
頻出するOCRのエラー（改行パターン、ずれた位置）を特定して対処。
ハイブリッドアプローチ：
前処理でPythonスクリプトを適用し、その後生成AIで微調整。
具体的な規則性や例があれば、それに合わせて詳細な処理を設計可能です！
これを読んでいると
これあたりを買いたくなるが、目次を調べたら講談社の機械学習プロフェッショナルシリーズそのものではないか。そういうものか。