- Vue d'ensemble (Overview)
- Démarrage
- Activités (Activities)
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- Paquets ML
- Vue d'ensemble (Overview)
- 1040 - Paquet ML
- Annexe C du formulaire 1040 Planification C - Paquet ML
- 1040 Planification D - Paquet ML
- Annexe E du formulaire 1040 - Paquet ML
- 4506T - Paquet ML
- 990 - Paquet ML - Aperçu
- ACORD125 - Paquet ML
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- États financiers - Paquet ML
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- États financiers - Paquet ML
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- Invoices India - ML package
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- Titres de véhicule - Paquet ML
- W2 - Paquet ML
- W9 - Paquet ML
- Points de terminaison publics
- Licences
Construire
- Charger des documents et les classer automatiquement.
- Charger des documents directement dans des types de documents.
- Gérer les fichiers à partir du projet (ajouter, supprimer des fichiers et ajouter, modifier des balises).
- Annoter des documents.
- Ajouter ou supprimer des champs.
- Ajouter ou supprimer des règles métier.
- Bénéficier d’une expérience guidée concernant l’entraînement des modèles de classification et d’extraction à l’aide des recommandations.
Une fois que vous avez créé votre projet et téléchargé vos documents, vous pouvez les annoter à partir de la section Créer (Build).
Vous pouvez commencer à annoter des documents à partir d’une section type de document en cliquant sur Annoter (Annotate).
Les documents chargés faisant partie d’un type de document connu sont automatiquement pré-labellisés. Vous pouvez cette pré-labellisation à partir de la vue Annoter (Annotate).
- La pré-labellisation est correcte et doit être validée.
- La pré-labellisation est manquante et doit être signalée comme telle.
- La pré-labellisation n’est pas correcte et doit être modifiée.
Si tous les champs d’un document sont correctement labellisés, cliquez sur Confirmer pour valider tous les champs en même temps.
Une fois qu’un document est validé, il sera signalé par une icône verte dans la liste des documents.
Pré-labellisation correcte
Pré-labellisation manquante
Pré-labellisation incorrecte
Si la pré-labellisation est incorrecte, vous avez la possibilité de corriger le champ manuellement.Vous pouvez labelliser le champ manuellement en créant un nouveau champ. Pour ce faire, vous pouvez sélectionner les informations nécessaires en faisant glisser et en déposant une zone de sélection directement sur le document et en sélectionnant le Nom du champ souhaité dans la liste déroulante.
Vous pouvez modifier les paramètres du type de document à partir de la vue Annoter (Annotate).
Pour cela, cliquez sur l’icône à trois points ⁝ à droite du nom du type de document, puis sélectionnez Paramètres.
- Modèle de base : les estimations de la taille de l’ensemble de données utilisées dans les actions recommandées dépendent du modèle de base utilisé pour l’entraînement. L’utilisation du modèle de base le plus similaire à votre type de document permettra de réduire la quantité de travail d’annotation requise.
- Nombre de mises en page : les estimations de la taille de l’ensemble de données utilisées dans les actions recommandées dépendent du nombre de mises en page dans l’ensemble de données. Un plus grand nombre de mises en page nécessite généralement d'annoter plus de données.
- Nombre de langues : l’estimation de la taille de l’ensemble de données utilisée dans les actions recommandées dépend du nombre de langues dans l’ensemble de données. Un plus grand nombre de langues nécessite généralement d’annoter plus de données.
- Type de document : choisissez le type de document souhaité dans la liste déroulante.
- Date de chargement : choisissez un intervalle de dates de chargement du document.
- Statut : choisissez le statut du document.
Vous pouvez vérifier le score global de votre projet en haut à droite. Ce score tient compte des scores du classifieur et de l’extracteur pour tous les types de documents. Cliquez sur Score du projet pour afficher la section Mesurer (Measure). Vous pourrez accéder à des mesures de performances plus détaillées dans cette section.
Vous pouvez vérifier le score de chaque type de document séparément à partir de la section Type de document. Ce score prend en compte les performances globales du modèle, ainsi que la taille et la qualité de l’ensemble de données.
- Faible (0-49)
- Moyen (50-69)
- Bon (70-89)
- Excellent (90-100)
Sélectionnez Scores détaillés du modèle pour accéder à la section Mesure et obtenir des informations détaillées.