document-understanding
2024.10
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Guía del usuario de Document Understanding
Última actualización 3 de oct. de 2025
Con las actividades de OCR inteligente, puedes procesar documentos de forma completa, 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 más precisos. Los pasos involucrados en la creación de procesos de Document UnderstandingTM utilizando actividades OCR inteligente son:
- Crear la taxonomía: define tipos de documentos y conviértelos en una variable del modelo de objetos de documento utilizando la actividad Cargar taxonomía.
- 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.
- Clasificar documentos: prepara documentos utilizando ciertos clasificadores, para que los robots puedan identificar qué tipos de archivos están procesando.
- Validar la clasificación de documentos: verifica y valida que los documentos se hayan clasificado correctamente.
- Entrenar tus clasificadores: configura tus clasificadores en función de la entrada recibida al validar la clasificación
- Extraer datos de documentos: identifica y extrae información específica de tus documentos utilizando varios extractores para enviarla para su validación.
- 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.
- Entrenar tus extractores: configura tus extractores en función de la entrada recibida al validar la extracción.
- 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 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