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Der Datenextraktor bietet einen programmierbaren Weg, unstrukturierte Quellen in strukturierte Ausgaben zu konvertieren. Er richtet sich an Entwickler, Data Engineers, Analysten und Forscher, die wiederholbare, auditierbare Datenerfassung aus Rechnungen, Verträgen, E-Mails, Logs und Berichten benötigen.
Konzeptionell nimmt das Tool Text oder Dokumente entgegen, wendet ein konfigurierbares Extraktionsschema an und gibt strukturierte Daten aus. Zwei Kernmodi existieren: regelbasierte Extraktion mittels Labels, Mustern und Normalisierung; und maschinell lernbasierte Named-Entity-Recognition mit optionalen benutzerdefinierten Modellen. Nutzer können Ansätze mischen, um Abdeckung und Genauigkeit zu maximieren.
Eingaben umfassen Quelltext oder Dokumente, extraction_schema, language und output_format. Ausgaben umfassen strukturierte Daten, Konfidenz pro Feld und Herkunftsmetadaten. Das Tool unterstützt Batch-Verarbeitung, Sprachlokalisierung und mehrere Exportformate (JSON, CSV, YAML) zur Anbindung an Datenpipelines.
Gängige Anwendungsfälle umfassen das Extrahieren von Lieferantennamen und Gesamtsummen aus Rechnungen, das Extrahieren von Daten aus Verträgen, das Parsen von Produktcodes aus Katalogen und das Umwandeln von Protokoll-Ereignissen in strukturierte Datensätze für Analysen.