Extraktoren neu trainieren

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

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:

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. Select the Exceptions for review button.

2. Check the exception documents from the Exceptions for fine-tuning menu.

   Folgende Informationen sind für jedes Dokument verfügbar:

   • File name: the file name of the document containing an exception.

   • Status: the status of the document.

   • Pages: the number of pages that the document contains.

   • Project version: the project version that contains the document.

   • Processed date: the date when the document was processed.

   • No of extracted fields: the number of extracted fields for the document containing an exception.

   • No of corrected fields: the number of modified fields during validation step.

   • Validator name: the username of the person who validated the document.

     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:

   • All extracted fields are displayed, along with their model confidence. If the confidence value is N/A, this indicates that the field was not automatically extracted and was instead manually added by the validator.

   • Korrigierte Felder werden mit einem gelben Punkt neben dem extrahierten Feldnamen gekennzeichnet.

   • Folgende Informationen sind für alle korrigierten Felder verfügbar:

     • Predicted value: the value predicted by the model.
     • 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. Choose Annotate if you want to further annotate this document or choose Use for fine-tuning if you want to use this document to retrain your model.

   • Use for fine-tuning:
     • Wählen Sie dies, wenn das Dokument ein gutes Beispiel für die Feinabstimmung des Modells ist und alle Felder korrekt im Dokument referenziert werden.
     • The document is imported in the training with the Exception tag and all annotations confirmed. The document will be used for fine-tuning.
   • Annotate:
     • 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.
     • The document is imported in the training set with the Exception tag and all annotations unconfirmed. Annotations must be confirmed in the Build section in order for the document to be used to fine-tune the model.
     • If you choose to further annotate your document, check the Annotate documents page for more information on how to annotate documents.
   • Exclude:

     • 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.

       Figure 1. Selected document used for fine-tuning or annotation

       

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

You can create a new project version and use the feature from the Measure section to compare the performance of your model.

[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

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.