Extraktoren neu trainieren

Sie können Dokumente verwenden, die in der Validation Station validiert wurden, um die Leistung Ihrer Modelle weiter zu verbessern.

Sie können Dokumente, die mithilfe folgender Aktivitäten verarbeitet wurden, neu trainieren:

• UiPath.DocumentUnderstanding.Activities: Alle Dokumente, die mit diesem Aktivitätspaket verarbeitet und in der Validierungsstation validiert wurden, werden automatisch erfasst und können für ein Neutrainieren verwendet werden.
• UiPath.IntelligentOCR.Activities (ab Version 6.25.0-preview): Mit diesem Aktivitätspaket verarbeitete Dokumente könne Sie mithilfe der Aktivität Document Understanding Project Extractor Trainer in Ihrem Workflow neu trainieren.Dadurch lassen sich Dokumente zum Zweck eines Neutrainierens erfassen.

The Exceptions for review button is now always visible for the corresponding document type within the Build section. If no documents have been collected, the button remains available and displays a count of 0.

Hinweis: Erfasste Dokumente werden nicht automatisch in den Trainingssatz aufgenommen.Sie müssen die Dokumente überprüfen und deren Aufnahme in den Trainingssatz bestätigen, um Ihr Modell neu zu trainieren.

Ausnahmen für die Überprüfung

Befolgen Sie die Schritte in diesem Verfahren, um Ihr Modell mithilfe von Dokumenten aus der Validierungsstation zu verfeinern.

Note: Documents collected for exceptions are stored for a period of 90, after which they are automatically deleted.

Dokumente werden nicht für Validierungsaufgaben mit einer Dauer von mehr als 7 Tagen erfasstt.

1. Wählen Sie die Taste Ausnahmen bei der Überprüfung.
2. Überprüfen Sie die Ausnahmedokumente im Menü Ausnahmen bei Feinabstimmung.
   Folgende Informationen sind für jedes Dokument verfügbar:

   • Dateiname: Der Dateiname des Dokuments, das eine Ausnahme enthält.
   • Status: Der Status des Dokuments.
   • Seiten: Die Anzahl der im Dokument enthaltenen Seiten.
   • Projektversion: Die Projektversion mit dem Dokument.
   • Verarbeitungsdatum: Das Datum, an dem das Dokument verarbeitet wurde.
   • Anzahl der extrahierten Felder: Die Anzahl der extrahierten Felder für das Dokument, das eine Ausnahme enthält.
   • Anzahl der korrigierten Felder: Die Anzahl der während des Validierungsschritts geänderten Felder.
   • Validatorname: Der Benutzername der Person, die das Dokument validiert hat.

   Note: The Exceptions for fine-tunning list may include documents imported from other Document Understanding projects or environments.

   
   

   

   
   
3. Wählen Sie in der Liste das Dokument, das Sie für die Feinabstimmung verwenden möchten.
   Folgende Informationen sind für jedes Dokument verfügbar:

   • Alle extrahierten Felder werden zusammen mit der Modellkonfidenz angezeigt. Ist der Konfidenzwert N/V, zeigt dies, dass das Feld nicht automatisch extrahiert wurde, sondern stattdessen manuell vom Validator hinzugefügt wurde.
   • Korrigierte Felder werden mit einem gelben Punkt neben dem extrahierten Feldnamen gekennzeichnet.
   • Folgende Informationen sind für alle korrigierten Felder verfügbar:
     • Vorausgesagter Wert: Der vom Modell vorhergesagte Wert.
     • Korrigierter Wert: Wurde er manuell geändert, ist der Wert nach der Validierung. Wurde der Dokumententyp nach der Validierung nicht geändert, lautet der Wert N/V.
     • Referenz: Der ursprüngliche Wert, der im Dokument hervorgehoben ist. Dieser Wert wird für die Anmerkung verwendet, wenn Sie das Dokument zur Feinabstimmung verwenden möchten.
   • Sie können einfach nach Konfidenz sortieren, um Felder mit niedriger Konfidenz ohne Korrekturen überprüfen zu können.
   • Sie können nach korrigierten Feldern filtern, um sich darauf fokussieren zu können.

   
   

   

   
   
4. Wählen Sie Anmerkung hinzufügen, wenn Sie diesem Dokument weiter Anmerkungen hinzufügen möchten, oder wählen Sie Zur Feinabstimmung verwenden, wenn Sie dieses Dokument verwenden möchten, um Ihr Modell neu zu trainieren.
   • Zur Feinabstimmung verwenden:
     • Wählen Sie dies, wenn das Dokument ein gutes Beispiel für die Feinabstimmung des Modells ist und alle Felder korrekt im Dokument referenziert werden.
     • Das Dokument wird mit dem Tag Ausnahme in das Training importiert und alle Anmerkungen werden bestätigt. Das Dokument wird zur Feinabstimmung verwendet.
   • Anmerkung hinzufügen:
     • Choose this if the document is a good example for the model fine-tuning, but there are some validation errors, for example not all fields are correctly referenced wihtin the document and further corrections are needed.
     • Das Dokument wird in den Trainingssatz importiert, wobei es mit dem Tag Ausnahme versehen wird und alle Anmerkungen unbestätigt bleiben. Anmerkungen müssen im Abschnitt Erstellen bestätigt werden, damit das Dokument zur Feinabstimmung des Modells verwendbar ist.
     • Wenn Sie Ihrem Dokument weiter Anmerkungen hinzufügen möchten, finden Sie auf der Seite Dokumenten Anmerkungen hinzufügen weitere Informationen dazu, wie Sie Dokumenten Anmerkungen hinzufügen können.
   • Ausschließen:
     • Wählen Sie dies, wenn das Dokument kein gutes Beispiel ist und Sie es aus der Liste der Ausnahmen von der Überprüfung entfernen möchten und es in zukünftigen Überprüfungssitzungen nicht überprüfen müssen.
     • Sie können den Status des Dokuments ändern, um die Änderungen zurückzusetzen.

   Abbildung 1. Ausgewähltes Dokument zur Feinabstimmung oder zum Hinzufügen von Anmerkungen
   

   

   
   

Nachdem Sie alle Ihre Dokumente zur Feinabstimmung ausgewählt haben, wird Ihr Modell mithilfe der neuen Daten aus der Validierungsstation neu trainiert.

Sie können eine neue Projektversion erstellen und mithilfe der Funktion Modelle vergleichen im Abschnitt Messen die Leistung Ihres Modells vergleichen.

[Preview] Exporting and importing retraining candidates

Document Understanding allows you to export retraining candidates from one environment and import them into another.

This setup is commonly used in scenarios where you maintain a development–test–production environment structure, and your process involves creating a copy of the development Document Understanding project in higher environments, such as test, UAT, or production. In this arrangement, retraining documents are gathered within the production project, and the export–import feature allows you to bring the documents back into the development environment for model retraining, before promoting the updates back to the higher environments.

Exporting retraining candidates

You can export retraining candidates directly from the Exceptions for review page by selecting the Export button. Select View exports to access the list of exported files.

You may choose to export all collected documents or only a selected subset, depending on how you prefer to manage the review process, as explained in the following examples:

• You can export all collected documents and triage them in the environment where you plan to import them and retrain the model.
• You can complete the review in the current environment and export only the specific documents you want to use for retraining.

Importing retraining candidates

Importing is done from the Exceptions for review page. Imported documents are displayed in a similar manner to documents automatically collected from the Validation Station, with the To review status.

Imported documents are added as retraining candidates. For model fine-tuning, simply follow the same steps as for documents collected directly in a project. Remember to review and confirm the retraining candidates before adding them to the training set.