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.
  Hinweis:

  If the validation task resides in a different environment than the Document Understanding project, the processed documents are not collected and available for retraining.

• UiPath.IntelligentOCR.Activities (starting with version 6.25.0-preview): to retrain documents processed using this activity package, use the Document Understanding Project Extractor Trainer activity in your workflow. This allows documents to be collected for retraining purposes.

Wenn mindestens ein Dokument erfasst wurde, ist die Taste Ausnahmen bei der Überprüfung für den entsprechenden Dokumententyp im Abschnitt Erstellen verfügbar.

Hinweis:

Collected documents are not automatically included in the training set. You need to review the documents and confirm their addition in the training set to retrain your model.

Ausnahmen für die Überprüfung

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

Hinweis:

Documents collected for exceptions are stored for a period of 90, after which they are automatically deleted. Documents are not collected for validation tasks with a duration greater than 7 days.

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:

     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.
     • Corrected value: if changed manually, the value after validation. If the document type was not changed after validation, the value will be N/A.
     • Reference: the original value that is highlighted on the document. This value is used for annotation if you decide to use the document for fine-tuning.

   • 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 aufweist, zum Beispiel sind nicht alle Felder im Dokument korrekt referenziert 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 Nachschulungen

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

Dieses Setup wird häufig in Szenarien verwendet, in denen Sie eine Development-Test-Produktionsumgebungsstruktur pflegen und Ihr Prozess das Erstellen einer Kopie des Development Document Understanding-Projekts in höheren Umgebungen wie Test, UAT oder Produktion umfasst.In dieser Anordnung werden Dokumente für die Nachschulung innerhalb des Produktionsprojekts gesammelt. Mit der Export-Import-Funktion können Sie die Dokumente zur Nachschulung des Modells in die Entwicklungsumgebung zurückbringen, bevor die Aktualisierungen wieder in die höheren Umgebungen übertragen werden.

Exportieren von Kandidaten für Umschulungen

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.

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 sichten, wo Sie sie importieren und das Modell erneut trainieren möchten.
• Sie können die Überprüfung in der aktuellen Umgebung abschließen und nur die spezifischen Dokumente exportieren, die Sie für die Umschulung verwenden möchten.

Importieren von Kandidaten für die Nachschulung

Das Importieren erfolgt auf der Seite "Ausnahmen zur Überprüfung".Importierte Dokumente werden auf ähnliche Weise wie Dokumente angezeigt, die automatisch von der Validierungsstation erfasst werden, mit dem Status Zur Überprüfung.

Importierte Dokumente werden als Kandidaten für ein erneutes Training hinzugefügt. Führen Sie für die Feinabstimmung des Modells einfach dieselben Schritte wie für Dokumente aus, die direkt in einem Projekt erfasst werden. Denken Sie daran, die Kandidaten für die erneute Schulung zu überprüfen und zu bestätigen, bevor Sie sie zum Trainingssatz hinzufügen.