Derin öğrenme yaklaşımıyla fatura görüntülerinden bilgi çıkarma algoritmaları ve uygulamaları

ADEM AKDOĞAN

Derin öğrenme yaklaşımıyla fatura görüntülerinden bilgi çıkarma algoritmaları ve uygulamaları

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ADEM AKDOĞAN

Danışman: RESMİYE NASİBOĞLU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Fatura, fiş, dekont ve benzeri şirket dokümanlarının dijitalleştirilmesi, gelişen teknoloji ile yaygınlaşmıştır. Fiziksel evrakların muhafaza ve idare işlemleri dijital evraklara göre oldukça zor olduğu için şirketler evraklarını dijital ortama taşımaya başlamışlardır. Ayrıca muhasebe işlemlerinin yoğun olduğu dönemlerde klasik yöntemler ile faturaların işlenmesi yoğun insan gücü gerektiren, maliyetli bir sürece neden olmaktadır. Dijitalleşme süreciyle birlikte fatura işleme yöntemleri de makineler yardımıyla gelişmeye başlamıştır. Bu tez kapsamında yapay zeka teknikleri kullanılarak faturaların hızlı, doğru ve daha az kaynak ile işlenme süreci ele alınmıştır. Öncelikle görüntü formatındaki faturalar, belirli görüntü işleme süreçlerinden sonra optik karakter tanıma motoru olan Tesseract ile yazı formuna çevrilir. Çoklu N-gram yapıları kullanılarak tahmin edilmek istenen etiketli verilerin oluşturulması sağlanır. Oluşturulan N-gramların öznitelikleri belirlenir. Bu aşamada eğitim için önemli olan kelime uzaklıklarını belirleme algoritmalarından Levenshtein ve Jaro-Winkler yöntemleri karşılaştırılmalı olarak değerlendirilir. Son olarak eğitim yaptırılarak elde edilen sonuçlar değerlendirilir. Eğitimde Rassal Orman (Random Forest), Gradyan Yükseltme Makinesi (Gradient Boosting Machine), Aşırı Gradyan Artırma (Extreme Gradient Boosting), K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors), AdaBoost, Karar Ağacı (Decision Tree) modelleri kullanılmıştır. Derin öğrenme kısmında ise evrişimsel sinir ağları kullanılmıştır. Toplamda 9910 adet fatura ile eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Eğitimler neticesinde fatura numarası için 0,97, fatura tarihi için 0,97, ödeme tarihi için 0,88, teslimat tarihi için 0,76, toplam tutar için 0,93, net tutar için 0,89, vergi tutarı için 0,92, IBAN için 0,99 ve vergi numarası için 0,99 olarak F1 skor değerleri elde edilmiştir.