document-understanding
2023.4
false
- Información general
- Proceso de Document Understanding
- Tutoriales de inicio rápido
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- Resumen de la clasificación de documentos
- Asistente para Configurar clasificadores de Clasificar ámbito de documento
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- Información general
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- Aprendizaje profundo
- Document Understanding implementado en Automation Suite
- Instalar y utilizar
- Primera experiencia de ejecución
- Implementar UiPathDocumentOCR
- Implementar un paquete ML listo para usar
- Paquetes sin conexión 2023.4.9
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- Paquetes sin conexión 2023.4.1
- Paquetes sin conexión 2023.4.0
- Utiliza Document Manager
- Utilizar el marco
- Document Understanding implementado en AI Center independiente
- Licencia
- Actividades
- Actividades.DeUipath
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
Idiomas admitidos
Guía del usuario de Document Understanding
Last updated 11 de nov. de 2024
Idiomas admitidos
- Para obtener soporte de idioma OCR, consulta, OCR.
- Para obtener compatibilidad con el idioma de los paquetes Ml, consulta Paquetes ML.
- Para obtener soporte de idioma de los puntos de conexión locales, consulta Puntos de conexión locales.
Observaciones
- Para entrenar un modelo en documentos japoneses, utiliza el paquete Document Understanding o Facturas Japón.
- Para entrenar un modelo en documentos chinos, utiliza el paquete Document Understanding o Facturas China.
- Para entrenar un modelo en documentos basados en el alfabeto latino, utiliza cualquier paquete, excepto para Facturas Japón o Facturas China.
- En el caso de los idiomas admitidos, puede que sea necesario un reentrenamiento para obtener la precisión esperada si los documentos son considerablemente diferentes del conjunto de datos de entrenamiento del modelo original.
- Para los idiomas admitidos que no están previamente entrenados por el modelo, puedes entrenar un modelo con tus propios datos en AI Center, suponiendo que el motor OCR también lo admita.