Actividades de IntelligentOCR

With Intelligent OCR activities you can process documents in a comprehensive manner, allowing you to not only digitize, extract, classify, and validate documents, but also train your extractor and classifiers on your specific data, so they can be faster and more accurate. The steps involved in creating Document Understanding^TM processes using Intelligent OCR activities are:

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 de cadena e información básica sobre ellos dentro de un archivo de modelo de objeto 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 hayan clasificado correctamente.
5. Entrenar 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 de extracción: verifica y valida los documentos que procesaste, clasificaste y extrajiste, utilizando la entrada de los miembros de tu equipo dentro de Action Center.
8. Entrenar 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 como están o exportarlos como 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