- Démarrage
- Composants de l'infrastructure
- Vue d’ensemble de classification de document
- Assistant de configuration des classifieurs de l'activité Classer l'étendue du document (Classify Document Scope)
- Keyword Based Classifier
- Intelligent Keyword Classifier
- FlexiCapture Classifier
- Machine Learning Classifier
- Activités liées à la classification des documents
- Vue d’ensemble de l'entraînement de la classification des documents
- Assistant de configuration des classifieurs (Configure Classifiers Wizard) de l'activité Tester l'étendue des classifieurs (Train Classifier Scope)
- Machine Learning Classifier Trainer
- Activités liées à l'entraînement de la classification des documents
- Vue d’ensemble de l’extraction des données
- Assistant de configuration des extracteurs (Configure Extractors Wizard) de l'activité Étendue de l'extraction de données (Data Extraction Scope)
- Regex Based Extractor
- Form Extractor
- Extracteur de formulaires intelligents
- Extracteur d'apprentissage automatique
- FlexiCapture Extractor
- Activités liées à l'extraction de données
- Paquets ML
- Pipelines
- Data Manager
- Services OCR
- Document Understanding déployé dans Automation Suite
- Document Understanding déployé dans une version AI Center autonome
- Apprentissage profond
- Licences
- Référence (Reference)
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
L'infrastructure UiPath Document Understanding simplifie le traitement des fichiers entrants, de la numérisation des fichiers à la validation des données extraites, le tout dans un environnement ouvert, extensible et polyvalent.
Document Understanding est conçu pour vous aider à combiner différentes approches d'extraction d'informations de plusieurs types de documents. Son principal objectif consiste à rendre le processus d'extraction de données aussi simple que possible : créer un workflow unique qui extraie les données de plusieurs documents.
Avant d'utiliser l'infrastructure Document Understanding, il est recommandé de comprendre les composants suivants de l'infrastructure Document Understanding :
- TaxonomieWhat documents need to be processed and what data is required from them? Used to define the document types and the pieces of information targeted for data extraction (fields) for each document type, and formalizes this information into a dedicated Taxonomy structure. This metadata information is managed through the Taxonomy Manager.
- NumérisationQue contient ce fichier ? Utilisé pour obtenir le contenu textuel et la structure du document entrant, transformant un fichier en contenu lisible par machine afin qu'il puisse être traité ultérieurement en aval.
- Quels types de documents de taxonomie se trouvent dans ce fichier ? Utilisé pour déterminer automatiquement les types de documents localisés dans un fichier numérisé.
- La classification prévue est-elle correcte ? C'est ainsi que je peux l'examiner et la corriger. Utilisé pour assister la validation manuelle et la correction des résultats de la classification automatique ainsi que du fractionnement des documents.
- L'humain a-t-il examiné les données ? C'est ainsi que le robot peut en tirer des leçons. Utilisé pour transmettre les informations validées par l'homme aux classificateurs afin de les utiliser en vue d'améliorer leurs prédictions futures.
- Extraction de donnéesQuelles données peuvent être trouvées dans ce document ? Sert à capturer les informations requises relatives au type de document identifié dans le document d'entrée et la plage de pages de classification donnés.
- Validation de l'extraction de donnéesLes informations extraites sont-elles correctes ? C'est ainsi que je peux les examiner et les corriger. Sert à assister la validation humaine et la correction des résultats de données extraits automatiquement.
- Apprentissage de l'extraction de donnéesL'humain a-t-il examiné les données ? C'est ainsi que le robot peut en tirer des leçons. Sert à transmettre les données extraites validées par l'homme aux extracteurs en vue de les utiliser pour améliorer leurs prévisions d'extraction.
- Data Consumption Used to export the validated data in order to consume it.
- Metering & Charging Logic Used to explain the consumption of units per page for each available service.
Le diagramme ci-dessous présente les composants du cadre de Document Understanding ainsi que leurs relations :
The Document Understanding framework is found in the UiPath.IntelligentOCR.Activities package. Once the UiPath.IntelligentOCR.Activities package is installed, the Taxonomy Manager wizard appears in the top ribbon of the UiPath Studio. This same package contains all the core document understanding framework activities.
Les activités d'étendue (Classer l'étendue du document (Classify Document Scope), Étendue de l'extraction de données (Data Extraction Scope), Tester l'étendue des classifieurs (Train Classifiers Scope), Tester l'étendue des extracteurs (Train Extractors Scope) qui font partie de l'infrastructure Document Understanding vous permettent d'utiliser tous les algorithmes de classification de documents et d'extraction de données qui correspondent à votre cas d'utilisation, puis d'entraîner ces algorithmes.
The Document Understanding framework can be used not only with the out-of-the-box classifiers and extractors but also with any custom-built ones. These can be created using the abstract classes from the package and can be implemented as classification or data extraction activities. Custom-built OCR engines can also be created using the abstract classes from the package.
Ressources
Des cours dédiés à Document Understanding sont disponibles dans l'UiPath Academy.
Le forum de la communauté UiPath permet d'obtenir le soutien de notre communauté d'utilisateurs toujours croissante.