Сервис может найти в тексте название бренда, определить категорию товара, расшифровать сокращённое название и распознать продукт. Например, если в чеке написано «Бонаква 0,5», то сервис определит, что это вода, а сокращение «сиб кол пельм» — это пельмени «Сибирская коллекция».
Интересно как это реализовано технически? Я имею ввиду, в какой момент и каким устройством производится считывание чека. И зачем магазинам эта информация, разве у них нет статистики по продажам позиций, не понятно...
Мне кажется, это попытка нормализовать номенклатуру. Если посмотреть как пишут в разных сетях/магазинах, то там тот еще зоопарк. Поэтому вспоминая недавнюю новость от одного из ОФД, что предоставляют анализ по рынку, то без подобной нормализации тяжело его провести.
Наши клиенты получают кассовые чеки в МБ Тинькофф. Эти чеки полностью соответствуют 54-ФЗ. Например, наш клиент может вернуть товар в магазине, если покажет чек с нашего приложения.
Таким образом, у нас достаточно чеков, чтобы производить их обработку с помощью машинного обучения.
nlp возможно намекает на natural language processing. обычно там нейросеть используют
Комментарий недоступен
У них большая база чеков по их карточкам.
Комментарий недоступен