Anotar documentos

Después de crear tu proyecto y cargar tus documentos en un tipo de documento específico, se preanotan automáticamente. Esto se hace utilizando modelos especializados, basados en el esquema del tipo de documento. El esquema define claramente los campos que quieres extraer de un tipo de documento en particular. Para encontrar el esquema del tipo de documento, ve a la página Anotación y consulta la sección Campos.

Las predicciones se indican con subrayados en el texto del documento y no se pueden eliminar. Si son incorrectos y no pueden coincidir con un campo en particular, puedes ignorarlos. Durante el proceso de entrenamiento, solo se utilizan los campos confirmados para el entrenamiento, mientras que los subrayados no se tienen en cuenta.

A medida que sigas añadiendo más anotaciones, los subrayados de predicción deberían alinearse progresivamente con tu entrada. Puede haber algunas incoherencias entre los subrayados y los campos anotados por el usuario al principio. Sin embargo, a medida que realices más anotaciones y el modelo mejore, los subrayados deberían alinearse con mayor precisión con los datos proporcionados por el usuario.

En la siguiente imagen, la dirección de envío se ha previsto incorrectamente para incluir el nombre de la persona.

Para solucionar esto, solo debes confirmar la dirección de envío. No es necesario eliminar el texto subrayado relacionado con el nombre. A medida que continúes con tu anotación y corrijas dichos errores, las ocasiones en que el texto subrayado no se alinea con el campo confirmado deben disminuir.

Nota: Para desencadenar el entrenamiento del modelo, se necesita un mínimo de 40 operaciones. Por ejemplo, si tienes 20 documentos, deberás anotar al menos 2 campos por documento, lo que da como resultado un total de 40 operaciones.

Consejo: para optimizar el rendimiento del modelo, sigue las sugerencias de la sección Recomendaciones. Estas sugerencias están diseñadas para mejorar el rendimiento general de tu modelo.

Vista de extracciones

Puedes cambiar el modo de vista de extracciones utilizando el menú Vista de extracciones . Para acceder a esto, selecciona el icono de tres puntos ⁝ a la derecha del nombre del tipo de documento y selecciona la vista Extracciones.

Los valores filtrados consisten en predicciones, que son de solo lectura, y anotaciones, que el usuario puede editar.

Puedes seleccionar las siguientes vistas de extracción de la lista:

• Combinar por columna: las predicciones del modelo se muestran en columnas que no tienen anotaciones. Elija esto para tablas más pequeñas en las que puede ver y validar toda la columna.
• Combinar por fila: las predicciones del modelo se muestran en filas que no tienen anotaciones. Elija esto cuando tenga tablas más grandes y desee validar fila por fila.
• Solo confirmados: solo se muestran los valores extraídos para las anotaciones confirmadas por el usuario.
• Solo predicho: solo muestra las predicciones del modelo. Se actualiza automáticamente cuando el modelo se vuelve a entrenar y no es editable.
• Mostrar panel lateral: muestra el panel en el lado izquierdo con campos de anotación.
• Mostrar tabla: muestra el panel de anotaciones de la tabla.

Validar documentos previstos

Una vez cargados y predichos todos los documentos, tu objetivo es validar o modificar los campos preanotados. Para un documento en el que todos los campos se predicen con precisión, selecciona Confirmar para aprobar todos los campos a la vez. Un documento, una vez confirmado, se indicará con un símbolo de escudo verde en la lista de documentos.

Si un documento se confirma solo parcialmente, se marcará con un símbolo de escudo vacío en la lista de documentos. Esto simboliza que el proceso de anotación para este documento en particular es En progreso. Tu objetivo final debe ser asegurarte de que todos los documentos están Confirmados.

Durante la validación, puedes encontrar los siguientes escenarios:

• La predicción es correcta y debe validarse.
• La predicción no es correcta y el campo está presente en el documento.
• La predicción no es correcta y falta el campo en el documento.
• No hay predicción.

La predicción es correcta y debe validarse

Si la predicción es precisa, puedes confirmarla seleccionando el texto subrayado y seleccionando Confirmar o marcando la casilla de confirmación del campo. Sin embargo, el método óptimo es pulsar la tecla de acceso rápido asignada al campo ("N" en este escenario).

La predicción es incorrecta y el campo está presente en el documento

Si la predicción es incorrecta, selecciona el texto correcto del documento y el campo apropiado del menú desplegable y, a continuación, selecciona Confirmar.

Al trabajar con tablas, puedes optar por ignorar los valores predichos incorrectamente. Estos valores no se utilizarán para el entrenamiento del modelo, y el modelo reentrenado aprenderá a evitar predecirlos en futuras iteraciones.

La predicción es incorrecta y falta el campo en el documento

Si la predicción es incorrecta y falta el campo en el documento, selecciona el icono de tres puntos ⁝ junto al nombre del campo y selecciona Marcar como faltante.

Importante: También puedes marcar los campos incorrectos como faltantes. Por ejemplo, si no hay Dirección del proveedor en tu documento, pero durante el procesamiento de un campo diferente se preetiquetó como Dirección del proveedor, puedes marcarla como faltante durante la validación.

Sin predicción

Los campos que no tienen predicción se muestran como celdas vacías. Puedes marcar estas celdas como faltantes una por una, o de forma masiva seleccionando el botón Confirmar .

Configuración del tipo de documento

Puedes cambiar la configuración del tipo de documento desde la vista Anotar.

Para ello, selecciona el icono de tres puntos ⁝ a la derecha del nombre del tipo de documento y selecciona Configuración.

Puedes cambiar la siguiente configuración:

• Modelo base: las estimaciones del tamaño del conjunto de datos utilizadas en las acciones recomendadas dependen del modelo base utilizado para el entrenamiento. Usar el modelo base más similar a su tipo de documento reducirá la cantidad de trabajo de anotación requerido.
• Número de idiomas: la estimación del tamaño del conjunto de datos utilizada en las acciones recomendadas depende de la cantidad de idiomas en el conjunto de datos. Más idiomas generalmente requieren anotar más datos.