Volver a entrenar extractores

Puedes utilizar documentos que se han validado en la estación de validación para mejorar aún más el rendimiento de tus modelos.

The Exceptions for review button is now always visible for the corresponding document type within the Build section. If no documents have been collected, the button remains available and displays a count of 0.

Nota:

Collected documents are not automatically included in the training set. You need to review the documents and confirm their addition in the training set to retrain your model.

Excepciones para revisión

Sigue los pasos de este procedimiento para ajustar tu modelo utilizando documentos de la estación de validación.

Nota:

Documents collected for exceptions are stored for a period of 90, after which they are automatically deleted. Documents are not collected for validation tasks with a duration greater than 7 days.

1. Select the Exceptions for review button.

2. Check the exception documents from the Exceptions for fine-tuning menu.

   La siguiente información está disponible para cada documento:

   • File name: the file name of the document containing an exception.

   • Status: the status of the document.

   • Pages: the number of pages that the document contains.

   • Project version: the project version that contains the document.

   • Processed date: the date when the document was processed.

   • No of extracted fields: the number of extracted fields for the document containing an exception.

   • No of corrected fields: the number of modified fields during validation step.

   • Validator name: the username of the person who validated the document.

     Nota:

     The Exceptions for fine-tunning list may include documents imported from other Document Understanding projects or environments.

     

3. Selecciona el documento que quieres utilizar para el ajuste fino de la lista.

   La siguiente información está disponible para cada documento:

   • All extracted fields are displayed, along with their model confidence. If the confidence value is N/A, this indicates that the field was not automatically extracted and was instead manually added by the validator.

   • Los campos corregidos se marcan con un punto amarillo junto al nombre del campo extraído.

   • La siguiente información está disponible para todos los campos corregidos:

     • Predicted value: the value predicted by the model.
     • Corrected value: if changed manually, the value after validation. If the document type was not changed after validation, the value will be N/A.
     • Reference: the original value that is highlighted on the document. This value is used for annotation if you decide to use the document for fine-tuning.

   • Puedes ordenar fácilmente por confianzas para comprobar los campos con confianzas bajas sin correcciones.

   • Puedes filtrar por campos corregidos para enfocarte solo en ellos.

     

4. Choose Annotate if you want to further annotate this document or choose Use for fine-tuning if you want to use this document to retrain your model.

   • Use for fine-tuning:
     • Elige esto cuando el documento sea un buen ejemplo para el ajuste fino del modelo y todos los campos se referencien correctamente dentro del documento.
     • The document is imported in the training with the Exception tag and all annotations confirmed. The document will be used for fine-tuning.
   • Annotate:
     • Elige esta opción si el documento es un buen ejemplo para el ajuste del modelo, pero hay algunos errores de validación; por ejemplo, el documento no hace referencia a todos los campos de forma correcta y necesita más correcciones.
     • The document is imported in the training set with the Exception tag and all annotations unconfirmed. Annotations must be confirmed in the Build section in order for the document to be used to fine-tune the model.
     • If you choose to further annotate your document, check the Annotate documents page for more information on how to annotate documents.
   • Exclude:

     • Elige esto cuando el documento no sea un buen ejemplo y quieras eliminarlo de la lista de excepciones para revisión y no necesites revisarlo en futuras sesiones de revisión.

     • Puedes cambiar el estado del documento para revertir los cambios.

       Figure 1. Selected document used for fine-tuning or annotation

       

Una vez que hayas seleccionado todos tus documentos para el ajuste fino, tu modelo se vuelve a entrenar utilizando los nuevos datos de la estación de validación.

You can create a new project version and use the feature from the Measure section to compare the performance of your model.

[Vista previa] Exportar e importar candidatos de reentrenamiento

Document Understanding te permite exportar candidatos de un entorno e importarlos a otro.

Esta configuración se utiliza habitualmente en escenarios en los que mantienes una estructura de entorno de desarrollo-prueba-producción, y tu proceso implica crear una copia del proyecto de desarrollo de Document Understanding en entornos de mayor nivel, como prueba, UAT o producción. En este caso, los documentos de reentrenamiento se reúnen dentro del proyecto de producción, y la característica de exportar e importar te permite volver a introducir los documentos en el entorno de desarrollo para volver a entrenar el modelo, antes de promover las actualizaciones en los entornos superiores.

Exportar candidatos a reentrenamiento

You can export retraining candidates directly from the Exceptions for review page by selecting the Export button. Select View exports to access the list of exported files.

Puedes elegir exportar todos los documentos recopilados o solo un subconjunto seleccionado, dependiendo de cómo prefieras gestionar el proceso de revisión, tal como se explica en los siguientes ejemplos:

• Puedes exportar todos los documentos recopilados y clasificarlos en el entorno en el que planeas importarlos y volver a entrenar el modelo.
• Puedes completar la revisión en el entorno actual y exportar solo los documentos específicos que quieres utilizar para el reentrenamiento.

Importar candidatos de reentrenamiento

Importing is done from the Exceptions for review page. Imported documents are displayed in a similar manner to documents automatically collected from the Validation Station, with the To review status.

Imported documents are added as retraining candidates. For model fine-tuning, simply follow the same steps as for documents collected directly in a project. Remember to review and confirm the retraining candidates before adding them to the training set.