Generieren Ihrer Extraktionen

Hinweis: Voraussetzungen. Wählen Sie eine Beschriftung aus, die keine Leistungsindikatoren/Warnungen enthält und sich auf einer Präzisions-/Rückrufstufe befindet, die für Ihren Anwendungsfall geeignet ist.

1. Der Extraktionsvalidierungsprozess ist erforderlich, um die Leistung dieser Extraktionen über die Validierung zu verstehen.

   Entscheiden Sie sich für die Extraktion, die Sie trainieren möchten. Wir verwenden „Bericht“ > „Kontoauszug “ als Beispiel für ein Schema, das wir trainieren möchten.

   Um diesen Prozess zu automatisieren, extrahieren Sie die folgenden Datenpunkte zur Eingabe in ein nachgelagertes System:​

   
   

   

   
   
   Hinweis: Dies gilt nur, wenn Sie in Explore trainieren. Wenn Sie in „ Train“ auf einen Extraktionstrainings-Batch klicken, werden die Extraktionen vorab geladen​.

   Verwenden Sie diesen Trainingsmodus nach Bedarf, um die Anzahl der Trainingsbeispiele für jede Extraktion (d. h. einen Satz von Feldern, die einer Bezeichnung zugewiesen sind) auf mindestens 25 zu erhöhen, sodass das Modell die Leistung der Extraktion genau schätzen kann.

2. Wechseln Sie zu Erkunden , dann zu Beschriftung, und wählen Sie die Bezeichnung aus, für die Sie Extraktionen generieren möchten.
   
   

   

   
   
3. Wählen Sie Extraktionen vorhersagen aus. Mit der Vorhersage von Extraktionen werden Extraktionen pro Seite im Analysefenster generiert (d. h. dies gilt für alle Kommentare auf einer bestimmten Seite).​
   Hinweis: Jedes Mal, wenn Sie zur nächsten Seite wechseln, müssen Sie Extraktionen vorhersagen erneut auswählen.​

   Sie können Extraktionen auch auf einzelnen Kommentarebenen generieren. Wählen Sie Felder mit Anmerkungen aus und dann das Symbol Extraktionen vorhersagen ​.

   
   

   

   
   
   Was passiert, wenn Sie Extraktionen vorhersagen?
   • Das Modell verwendet generative Modelle und ordnet jeden der Datenpunkte zu, die Sie zuvor definiert haben (in unserem Extraktionsschema), um sie mit einer Absicht (Bezeichnung) in Beziehung zu bringen​.
   • Es extrahiert und gibt sie in einem strukturierten Schema zurück, damit ein KMU sie durchgehen und bestätigen kann.
   • Das strukturierte Schema soll komplexere Automatisierungen ermöglichen und ist in der API im JSON-Format strukturiert, damit es von allen nachgelagerten Automatisierungen genutzt werden kann.​
4. Wenn das Modell nach den Extraktionsvorhersagen Feldextraktionen für den Kommentar aufgenommen hat, wird der relevante Abschnitt im Text hervorgehoben (falls zutreffend). Das Modell zeigt den extrahierten Wert auf der rechten Seite an. Auf der Seite Validieren und Kommentieren von Extraktionen erfahren Sie, wie Sie die vorhergesagten Werte validieren.
   
   

   

   
   
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