Actividades de IntelligentOCR

Con las actividades de OCR inteligente puedes procesar documentos de forma integral, lo que te permite no solo digitalizar, extraer, clasificar y validar documentos, sino también entrenar a tu extractor y clasificadores en tus datos específicos, para que puedan ser más rápidos y precisos. Los pasos involucrados en la creación de procesos de Document Understanding^TM utilizando actividades de OCR inteligente son:

1. Crear la taxonomía: define tipos de documentos y conviértelos en una variable del modelo de objetos de documento utilizando la actividad Cargar taxonomía.
2. Digitalizar documentos: prepara documentos para que los robots puedan procesarlos utilizando un motor OCR, almacenando su texto dentro de una variable String e información básica sobre ellos dentro de un archivo Modelo de objetos de documento.
3. Clasificar documentos: prepara documentos utilizando ciertos clasificadores, para que los robots puedan identificar qué tipos de archivos están procesando.
4. Validar la clasificación de documentos: verifica y valida que los documentos se han clasificado correctamente.
5. Entrena tus clasificadores: configura tus clasificadores en función de la entrada recibida al validar la clasificación
6. Extraer datos de documentos: identifica y extrae información específica de tus documentos utilizando varios extractores para enviarla para su validación.
7. Validar los documentos extraídos : verifica y valida los documentos que procesaste, clasificaste y extrajiste, utilizando la entrada de los miembros de tu equipo dentro de Action Center.
8. Entrena tus extractores: configura tus extractores en función de la entrada recibida al validar la extracción.
9. Consumir datos exportados: una vez que valides los datos extraídos, puedes utilizarlos tal cual o exportarlos como una variable DataSet utilizando la actividad Exportar resultados de extracción .

Antes de empezar

Antes de empezar a utilizar IntelligentOCR.Activities, comprueba las siguientes características:

• Alta configurabilidad, que también implica una curva de aprendizaje alta.
• La presencia de varios objetos y actividades, diseñados para satisfacer la flexibilidad.
• Reutilización reducida, debido a las siguientes complejidades:
  • Debes configurar numerosas configuraciones dentro del flujo de trabajo.
  • Debes pasar argumentos explícitos de una actividad a otra repetidamente, como:
    • Taxonomía
    • Modelo de objeto de documento
    • Texto
    • Resultados de clasificación
    • Resultados de extracción