Tester l'étendue des extracteurs

UiPath.IntelligentOCR.Activities.Training.TrainExtractors

Fournit une étendue pour toutes les activités d'extracteur que vous souhaitez former. Les activités doivent être glissées-déposées manuellement dans le corps de l'activité.

Propriétés

Commun

• NomAffichage (DisplayName) - Nom affiché de l'activité.

Entrée

• DocumentObjectModel - Le modèle d'objet de document que vous souhaitez utiliser pour valider le document. Ce modèle est stocké dans une variable Document et peut être récupéré à partir de l'activité Numériser le document. Veuillez consulter la documentation de l’activité pour plus d’informations sur la façon de procéder. Ce champ prend uniquement en charge les variables Document.

• DocumentPath : le chemin d'accès au document à valider. Ce champ ne prend en charge que les chaînes et les variables String.

  Remarque : les types de fichiers pris en charge pour ce champ de propriété sont les suivants : .png, .gif, .jpe, .jpg, .jpeg, .tiff, .tif, .bmp et .pdf.
• DocumentText - le texte du document lui-même, stocké dans une variable String. Cette valeur peut être récupérée à partir de l'activité Numériser le document. Veuillez consulter la documentation de l’activité pour plus d’informations sur la façon de procéder. Ce champ ne prend en charge que les chaînes et les variables String.
• Human Validated Data - sortie de la station de validation, stockée dans une variable ExtractionResult propriétaire.
  Remarque : si les fichiers DocumentObjectModel et HumanValidatedData proviennent de sources différentes, une erreur est générée au moment de l'exécution.

Divers

• Privé (Private) - Si cette option est sélectionnée, les valeurs des variables et des arguments ne sont plus enregistrées au niveau Détaillé (Verbose).

Assistant de configuration des extracteurs

1. Ajoutez une activité Tester l'étendue des extracteurs (Train Extractors Scope) à votre workflow.
2. Dans le panneau Propriétés (Properties), ajoutez vos configurations personnalisées dans les champs DocumentObjectModel, DocumentPath, DocumentText et HumanValidatedData.

3. Faites glisser une activité Extractor Trainer (par exemple, Machine Learning Extractor Trainer) ou créez une activité personnalisée pour l'entraînement des extracteurs en implémentant les classes expliquées ici et placez-la dans l'activité Tester l'étendue des extracteurs (Train Extractors Scope).

   • Configurez vos extracteurs en cliquant sur le bouton Configurer les extracteurs (Configure Extractors).

   • Vous pouvez maintenant voir l'assistant (Wizard).

     
     

     

     
     

4. Cochez les cases des extracteurs que vous souhaitez activer.

   
   

   

   
   

5. Cliquez sur le bouton Obtenir ou rafraîchir les capacités de l'extracteur (Get or refresh extractor capabilities), pour les extracteurs qui prennent en charge cette fonctionnalité, pour mapper facilement vos champs de taxonomie avec les champs d'extraction disponibles ou pour les actualiser au cas où les champs d'extraction auraient changé.

   
   

   

   
   
6. Pour former l'extracteur en fonction de son résultat d'extraction, vous pouvez entrer n'importe quelle valeur alphanumérique dans le champ Alias d'infrastructure (Framework Alias), puis définir la valeur exacte dans le champ Framework Alias correspondant d'un ou plusieurs formateurs pour créer un lien entre l'extracteur et le(s) formateur(s).
7. Cliquez sur le bouton Enregistrer (Save) une fois tous les extracteurs sélectionnés.

Intégration de Document Understanding

L'activité Classify Document Scope fait partie des Document Understanding Solutions. Consultez le document Document Understanding Guide pour plus d'informations.