Dokumentklassifizierungstraining – Übersicht

Was ist Dokumentklassifizierungstraining

Document Classification Training is a component in the Document Understanding^TM Framework that helps in closing the feedback loop for classifiers that are capable of learning from human feedback.

Wann sollte Klassifizierungstraining verwendet werden

Sie können Document Understanding-Prozesse erstellen, die keine Trainingskomponente enthalten. Dies kann verschiedene Gründe haben, beispielsweise:

• Ihre verwendenden Klassifizierer unterstützen kein erneutes Training.
• Sie möchten kein erneutes Training durchführen, da der Prozess immer das gleiche Training verwenden soll.
• Sie möchten das Klassifizierertraining offline aktualisieren und Sie verwalten seine Aktualisierungen außerhalb Ihres DU-Prozesses.

Das Training Ihrer Klassifizierer im Rahmen der normalen Prozessnutzung ist jedoch in den meisten Fällen von großem Nutzen, da die Klassifizierer ihre eigenen Trainingsdaten sammeln und ihre eigenen Aktualisierungen durchführen können, indem sie die Informationen der menschlichen Validierung erfassen, ohne dass Sie Ihre bereits vorhandenen Workflows in irgendeiner Weise aktualisieren müssen. Sie werden sozusagen selbstlernende Algorithmen, die es sich selbst beibringen können, in Zukunft besser zu agieren, indem sie die Daten nutzen, die Menschen als richtig validiert haben.

Wie die Komponente zum Dokumentklassifizierungstraining verwendet wird

Classification training is done through the Train Classifiers Scope activity. You can train one or more classifiers, as the scope activity has the role of configuring and executing one or more algorithms for classification training in one go.

Das Klassifizierungstraining wird in der Regel nach der Validierung der Dokumentklassifizierung ausgeführt: Nur von Menschen bestätigtes Feedback sollte für das Training an die Klassifizierer zurückgeschickt werden, um die Genauigkeit der Trainingsdaten des Algorithmus zu gewährleisten.

Ausgeführt werden sollte das Klassifizierungstraining sowohl im Falle einer fehlgeschlagenen Klassifizierung (keine automatische Klassifizierung oder eine automatische Klassifizierung, die vom zuständigen Mitarbeiter korrigiert wurde) als auch im Falle einer erfolgreichen (keine Korrekturen durch den Benutzer in der Validierungsstufe, alle automatischen Ergebnisse bestätigt). Der Grund dafür ist, dass die Algorithmen aus beiden Fällen lernen können.

Sie können Klassifizierer trainieren, die in der Dokumentklassifizierungsphase verwendet wurden, sowie Klassifizierer, die nicht für die Klassifizierungsvorhersage verwendet wurden. Der letztere Ansatz wird verwendet, um Trainingsdaten zu sammeln und einen Klassifizierer von Grund auf zu trainieren, damit er später eingesetzt werden kann, indem er zu Document Understanding-Workflows hinzugefügt wird.

Das sind die grundlegenden Aufgaben von Train Classifiers Scope:

• Liefert allen Klassifizierertrainern (Trainingsalgorithmen) die erforderlichen Konfigurationen zur Ausführung.
• Akzeptiert einen oder mehrere Klassifizierertrainer.
• Ermöglicht die Dokumenttypfilterung und die Taxonomiezuordnung zwischen der Projekttaxonomie und allen internen Klassifizierertaxonomien.

The Train Classifiers Scope allows you to configure it by using the Configure Classifiers wizard. You can customize

• welche Dokumenttypen zum Training an welchen Klassifizierertrainer gesendet werden,
• welche Taxonomiezuordnung auf Dokumenttypebene, zwischen der Projekttaxonomie und der internen Taxonomie des Klassifizierers (falls vorhanden) gilt.

Verfügbare Klassifizierertrainer

Classifiers and their respective trainer activities can be found in the UiPath.IntelligentOCR.Activities packages, and UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities.

Verfügbare Klassifizierertrainer:

• Keyword Based Classifier Trainer: trainer activity for the Keyword Based Classifier
• Intelligent Keyword Classifier Trainer: trainer activity for the Intelligent Keyword Classifier
• Machine Learning Classifier Trainer: trainer activity for the Machine Learning Classifier.