- Vue d'ensemble (Overview)
- Document Processing Contracts
- Notes de publication
- À propos des contrats de traitement de documents
- Classe Zone
- Interface ActivitéIPersisted
- Classe PrettyBoxConverter
- Interface ActivitéIClassifier
- Interface FournisseurIClassifieurCapacités
- Classe TypeDocumentClassifieur
- Classe RésultatClassifieur
- Classe ActivitéCodeClassifieur
- Classe ActivitéClassifieurNatif
- Classe ActivitéClassifieurCodeAsync
- Classe CapacitéClassifieurTypeDocument
- Classe ActivitéExtracteurCodeAsync
- Classe ActivitéExtracteurCode
- Classe ExtracteurTypeDocument
- Classe ExtracteurDocumentTypeCapacités
- Classe ExtracteurChampCapacités
- Classe ActivitéExtracteurNatif
- Classe ExtracteurRésultat
- Interface FournisseurICapabilities
- Interface ActivitéIExtractor
- Classe ChargeUtileExtracteur
- Énumération PrioritéActionDocument
- Classe DocumentActionData
- Énumération StatutActionDocument
- Énumération TypeActionDocument
- Classe DocumentClassificationActionData
- Classe DocumentValidationActionData
- Classe DonnéesUtilisateur
- Classe Documents
- Classe RésultatDivisionDocument
- Classe ExtensionDom
- Classe Page
- Classe SectionPage
- Classe Polygone
- Classe ConvertisseurPolygones
- Classe de métadonnées
- Classe GroupeMot
- Classe Mot
- Énumération SourceTraitement
- Classe CelluleRésultatsTable
- Classe ValeurTableRésultats
- Classe InformationsColonnesTableRésultats
- Classe TableRésultats
- Énumération Rotation
- Énumération TypeSection
- Énumération TypeGroupeMot
- ProjectionTexteIDocument Interface
- Classe RésultatClassification
- Classe RésultatExtraction
- Classe ResultatsDocument
- Classe ResultatsLimitesDocument
- Classe ResultatsDonnéesPoint
- Classe RésultatsValeur
- Classe ResultatsContenuRéference
- Classe ResultatsValeurJetons
- Classe ResultatsChampDérivé
- Énumération ResultatsSourceDonnées
- Classe ResultatsConstantes
- Classe ChampValeurSimple
- Classe ValeurChampTable
- Classe GroupeDocument
- Classe DocumentTaxonomie
- Classe TypeDocument
- Classe Champ
- Énumération TypeChamp
- Classe InfoLangage
- Classe SaisieMétadonnées
- Énumération TypeTexte
- Classe TypeFieldTypeField Class
- Interface ActivitéISuivi
- ITrainableActivity Interface
- Interface ActivitéClassifieurITrainable
- Interface ActivitéExtracteurITrainable
- Classe ActivitéFormationClassifieurCodeAsync
- Classe ActivitéFormationClassifieurCode
- Classe ActivitéFormationClassifieurNatif
- Classe ActivitéFormationExtracteurCodeAsync
- Classe ActivitéFormationExtracteurCode
- Classe ActivitéFormationExtracteurNative
- Numériseur de Document Understanding
- Document Understanding ML
- Serveur local OCR Document Understanding
- Document Understanding
- Notes de publication
- À propos du package d’activités Document Understanding
- Compatibilité du projet
- Définir le mot de passe du PDF
- Merge PDFs
- Get PDF Page Count
- Extraire le texte PDF (Extract PDF Text)
- Extract PDF Images
- Extract PDF Page Range
- Extraire les données du document
- Create Validation Task and Wait
- Attendre la tâche de validation et reprendre
- Create Validation Task
- Classer un document (Classify Document)
- Créer une tâche de validation de classification (Create Classification Validation Task)
- Créer une tâche de validation de classification et attendre (Create Classification Validation Task and Wait)
- Attendre la tâche de validation de la classification et reprendre
- Créer une pré-embauche dans Workday en fonction du CV
- Extracteur génératif - Bonnes pratiques
- Classifieur génératif - Bonnes pratiques
- IntelligentOCR
- Notes de publication
- À propos du package d'activités IntelligentOCR
- Compatibilité du projet
- Configuration de l'authentification
- Load Taxonomy
- Digitize Document
- Classify Document Scope
- Keyword Based Classifier
- Classifieur de projet Document Understanding (Document Understanding Project Classifier)
- Intelligent Keyword Classifier
- Create Document Classification Action
- Attendre l'action de classification du document et reprendre
- Tester l'étendue des classifieurs
- Outil d'entraînement de classifieur basé sur des mots-clés
- Intelligent Keyword Classifier Trainer
- Data Extraction Scope
- Extracteur de projet Document Understanding (Document Understanding Project Extractor)
- Regex Based Extractor
- Form Extractor
- Extracteur de formulaires intelligents
- Present Validation Station
- Create Document Validation Action
- Wait For Document Validation Action And Resume
- Tester l'étendue des extracteurs
- Export Extraction Results
- Services ML
- OCR
- Contrats OCR
- Notes de publication
- À propos des contrats OCR
- Compatibilité du projet
- Interface ActivitéIOCR
- Classe OCRCodeAsync
- Classe ActivitéCodeOCR
- Classe ActivitéOCRNatif
- Classe Caractère
- Classe RésultatOCR
- Classe Mot
- Énumération StylesPolice
- Énumération RotationOCR
- Classe OCRCapabilities
- Classe BaseCaptureOCR
- Classe UsineCaptureOCR
- Classe BaseContrôleCapture
- Énumération UtilisationCaptureMoteur
- ScrapeEngineBase
- Classe ScrapeEngineFactory
- Classe ScrapeEngineProvider
- OmniPage
- PDF
- [Non listé] Abbyy
- Notes de publication
- À propos du package d'activités Abbyy
- Compatibilité du projet
- Reconnaissance optique des caractères ABBYY (ABBYY OCR)
- Reconnaissance optique des caractères ABBYY Cloud (ABBYY Cloud OCR)
- FlexiCapture Classifier
- FlexiCapture Extractor
- FlexiCapture Scope
- Classer un document (Classify Document)
- Traiter le document (Process Document)
- Valider le document (Validate Document)
- Exporter le document (Export Document)
- Obtenir le champ (Get Field)
- Obtenir la table (Get Table)
- Prepare Validation Station Data
- [Non listé] Abbyy intégré
Activités Document Understanding
Classifieur génératif - Bonnes pratiques
Le classifieur génératif vous permet de classer les documents à l'aide de modèles génératifs. Vous pouvez trouver dans cette page des conseils et astuces pour tirer le meilleur parti de vos workflows avec le classifieur génératif.
Pensez que vous avez un grand nombre de contrats que vous devez trier en différentes catégories. Pour optimiser ce processus avec le classifieur génératif, suivez les bonnes pratiques décrites dans cette page.
Pour optimiser vos invites d'entrée, fournissez autant de contexte que possible. Fournissez une description détaillée de chaque type de document. Par exemple, le texte suivant peut être pris en compte lors de la classification d'une facture : « Une facture est un document délivré par un vendeur à un acheteur, détaillant les produits ou services fournis, leurs quantités et les prix. Elle comprend les coordonnées du vendeur et de l'acheteur, le numéro de facture, la date, le montant total dû et les conditions de paiement. Les factures sont utilisées pour demander les paiements et la conservation des enregistrements dans les transactions commerciales »
Pour que le modèle génératif fonctionne efficacement, il est nécessaire de fournir un contexte étendu au lieu de descriptions brèves et imprévisibles de type document, ce qui peut entraîner des erreurs visibles.
Pour optimiser votre workflow, commencez par créer un dossier afin de déplacer les fichiers classés afin d'éviter toute classification redondante.
Créez un exemple d’ensemble de documents avant d’automatiser un ensemble de données plus volumineux. Cet exemple doit inclure des fichiers PDF corrompus et protégés par mot de passe pour tester le workflow. Comme bonne pratique, incluez une activité Essayer de capturer ( Try Catch ) dans le workflow pour éviter les échecs qui pourraient se produire en raison de fichiers PDF corrompus ou protégés par mot de passe. Une fois l'activité Try Catch en place, le workflow peut être testé sur l'ensemble d'échantillons pour garantir son efficacité.
Dans le workflow, mettez en cache les résultats de la numérisation (texte du document et modèle d’objet de document) pour gagner du temps lorsque vous testez plusieurs fois un même fichier.