Evrişimsel sinir ağları ve metin benzerliği kullanılarak fatura görüntülerinde sınıflandırma
2021
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Sait Ali Uymaz
Özet (TR)
Günümüzde tüm firmalar, çeşitli sebeplerle firma adına yapılan harcamalar için ödeme yapmakta ve ödemeye ait faturalar muhasebe işlemleri sebebiyle saklanmaktadır. Firma büyüdükçe personel sayısı artmakta olup firmanın çalışmakta olduğu tedarikçi firmaların sayısı da buna paralel olarak artmaktadır. Personel ve beraber çalışılan tedarikçi firma sayısının artmasıyla firma adına yapılan harcama miktarı da artmaktadır. Artan harcama miktarına bağlı olarak harcamalara ait fatura sayısı da büyük sayılara ulaşmaktadır. Fatura görüntüleri üzerindeki bilgilere daha sonra tekrar ulaşılabilmesi için üzerindeki bilgilerin saklanması gerekmektedir. Bu bilgilerin saklanması, yasal sebeplerden dolayı da gereklidir. Fiziksel olarak muhasebe birimlerine gönderilen faturalar, muhasebe destek personelleri tarafından dijital ortama aktarılmaktadır. Çok büyük firmalar çok daha fazla faturaya sahip olduklarından dolayı, faturaların dijital ortama aktarımı sırasında çok daha fazla personel gücü sarf edilmektedir. Personellerin devasa miktarda faturaları aktaramadıkları durumlarda ise daha fazla muhasebe personeli işe alınmaktadır. Ayrıca çok fazla faturanın kısıtlı bir zaman içerisinde girildiği zamanlarda giriş sırasında yapılan hata miktarı da artmakta olup düzeltmeler için ayrıca zaman ve iş gücü harcanmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, firma bünyesinde çalışan personeller tarafından gerçekleştirilen fatura giriş işlemlerini otomatik bir hale getirmektir. Bu doğrultuda, derin öğrenme yöntemlerinden biri olan evrişimsel sinir ağları tabanlı bir mimari kurularak faturalar şablonlarına göre sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işlemi, fatura üzerinde yer alan fatura alanlarının konumlarına ve şablon yapısına göre yapılmıştır. Fatura şablonuna göre sınıflandırma yapıldıktan sonra şablonu tespit edilen faturaya OCR uygulanarak fatura üzerindeki karakterler otomatik olarak okunmuş ve doğal dil işleme birimine aktarılmıştır. Fatura görüntüsünden alınan verilerin hangi fatura alanına ait olduğunun tespiti ve fatura üzerindeki konumunun belirlenmesi için doğal dil işleme birimi kullanılmıştır. Minimum personel gücü gerektiren bu sistem sayesinde personellerin fatura girişi sırasında yapması muhtemel olan hata sayısı minimuma ineceğinden fatura giriş süreci çok daha kolay ve güvenli bir hale gelmiş olacaktır.
Yazar
Dr. Ömer Arslan
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ömer Arslan (Yüksek Lisans Tezi). Evrişimsel sinir ağları ve metin benzerliği kullanılarak fatura görüntülerinde sınıflandırma, 2021, Konya Technical University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Konya Technical University tezlerinden daha fazlası
- Pelton türbini çarkı tasarım parametrelerinin optimizasyonunun mikro türbin boyutunda deneysel olarak araştırılması(2018)
- Farklı döşeme sistemine sahip betonarme yapıların değişik analiz parametrelerine ve diğer ülke yönetmeliklerine göre bazı imalat maliyetlerinin karşılaştırılması(2018)
- Kendiliğinden yerleşen betonlarda silis dumanı kullanımının, beton basınç dayanımına ve aderansa etkileri(2018)
- Tarihi yapılarda taşıyıcı sistem özellikleri, hasarlar için onarım ve güçlendirme teknikleri, Zenburi mescidi'nin model analizi(2018)
- Deprem performansı zayıf betonarme yapıların yatay rijitliğinin kullanıcı dostu sistemlerle artırılması(2018)
- Meteorolojik verileri kullanarak aylık tava buharlaşmasını tahmin etmek için yapay zeka metotlarının uygulanması(2018)
