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.

Die Schaltfläche Ausnahmen zur Überprüfung ist jetzt immer für den entsprechenden Dokumenttyp im Abschnitt Erstellen sichtbar. Wenn keine Dokumente gesammelt wurden, bleibt die Schaltfläche verfügbar und zeigt eine Anzahl von 0 an.

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.

Hinweis: Für Ausnahmen gesammelte Dokumente werden für einen Zeitraum von 90 gespeichert und danach automatisch gelöscht.

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.

   Hinweis: Die Liste mit den Ausnahmen für die Feinabstimmung kann Dokumente enthalten, die aus anderen Document Understanding-Projekten oder -Umgebungen importiert wurden.

   
   

   

   
   
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:
     • Wählen Sie diese Option, wenn das Dokument ein gutes Beispiel für die Feinabstimmung des Modells ist, aber einige Validierungsfehler vorliegen, z. B. werden im Dokument nicht korrekt auf alle Felder verwiesen und weitere Korrekturen sind erforderlich.
     • 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.

[Vorschau] Exportieren und Importieren von Kandidaten für erneutes Training

Mit Document Understanding können Sie Kandidaten für erneutes Training aus einer Umgebung exportieren und in eine andere importieren.

Dieses Setup wird häufig in Szenarien verwendet, in denen Sie eine Struktur der Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebung beibehalten und Ihr Prozess das Erstellen einer Kopie des Development-Document Understanding-Projekts in höheren Umgebungen wie Test, UAT oder Produktion umfasst. Auf diese Weise werden Dokumente zum erneuten Training innerhalb des Produktionsprojekts gesammelt und die Export-Import-Funktion ermöglicht es Ihnen, die Dokumente für das erneute Modelltraining wieder in die Entwicklungsumgebung zu bringen, bevor Sie die Aktualisierungen wieder in die höheren Umgebungen übertragen.

Exportieren von Kandidaten für erneutes Training

Sie können Kandidaten für erneutes Training direkt von der Seite Ausnahmen zur Überprüfung exportieren, indem Sie die Schaltfläche Exportieren auswählen. Wählen Sie Exporte anzeigen aus, um auf die Liste der exportierten Dateien zuzugreifen.

Sie können alle gesammelten Dokumente oder nur eine ausgewählte Teilmenge exportieren, je nachdem, wie Sie den Überprüfungsprozess verwalten möchten, wie in den folgenden Beispielen erläutert:

• Sie können alle gesammelten Dokumente exportieren und sie in der Umgebung sortieren, in der Sie sie importieren und das Modell erneut trainieren möchten.
• Sie können die Überprüfung in der aktuellen Umgebung durchführen und nur die spezifischen Dokumente exportieren, die Sie für das erneute Training verwenden möchten.

Kandidaten für erneutes Training werden importiert

Das Importieren erfolgt über die Seite Ausnahmen für die Überprüfung . Importierte Dokumente werden auf ähnliche Weise wie automatisch von der Validation Station gesammelte Dokumente mit dem Status Zu überprüfen angezeigt.

Importierte Dokumente werden als Kandidaten für das erneute Training hinzugefügt. Führen Sie zur Feinabstimmung des Modells einfach die gleichen Schritte aus wie bei Dokumenten, die direkt in einem Projekt gesammelt werden. Denken Sie daran, die Kandidaten für das erneute Training zu überprüfen und zu bestätigen, bevor Sie sie dem Trainingssatz hinzufügen.