- Vue d'ensemble (Overview)
- Processus Document Understanding
- Didacticiels de démarrage rapide
- 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)
- FlexiCapture Classifier
- Intelligent Keyword Classifier
- Keyword Based Classifier
- Machine Learning Classifier
- Activités liées à la classification des documents
- Assistant de configuration des classifieurs (Configure Classifiers Wizard) de l'activité Tester l'étendue des classifieurs (Train Classifier Scope)
- Vue d’ensemble de l'entraînement de la classification des documents
- Activités liées à l'entraînement de la classification des documents
- Machine Learning Classifier Trainer
- Assistant de configuration des extracteurs (Configure Extractors Wizard) de l'activité Étendue de l'extraction de données (Data Extraction Scope)
- Vue d’ensemble de l’extraction des données
- Activités liées à l'extraction de données
- FlexiCapture Extractor
- Form Extractor
- Extracteur de formulaires intelligents
- Extracteur d'apprentissage automatique
- Regex Based Extractor
- Présentation de la validation de l'extraction de données
- Activités liées à la validation de l'extraction de données
- Station de validation
- Paquets ML
- Vue d'ensemble (Overview)
- Paquets ML - Document Understanding
- Classifieur de documents - Paquet ML
- Paquets ML avec capacités OCR
- 1040 - Paquet ML
- 4506T - Paquet ML
- 990 - Paquet ML - Aperçu
- ACORD125 - Paquet ML
- ACORD126 - Paquet ML
- ACORD131 - Paquet ML
- ACORD140 - Paquet ML
- ACORD25 - Paquet ML
- États financiers - Paquet ML
- Connaissement - Paquet ML
- Paquet ML - Certificat de constitution
- Paquet ML - Certificat d'origine
- Chèques - Paquet ML
- Paquet ML - Certificat de produit pour enfants
- CMS1500 - Paquet ML
- Paquet ML - Déclaration de conformité de l’UE
- États financiers - Paquet ML
- FM1003 - Paquet ML
- I9 - Paquet ML
- Cartes d’identité - Paquet ML
- Factures - Paquet ML
- FacturesAustralie - Paquet ML
- FacturesChine - Paquet ML
- FacturesInde - Paquet ML
- FacturesJapon - Paquet ML
- Paquet ML - Livraison des factures
- Listes de colisage - Paquet ML
- Passeports - Paquet ML
- Fiches de paie - Paquet ML
- Bons de commande - Paquet ML
- Reçus - Paquet ML
- RemittanceAdvices - Paquet ML
- Factures de services publics - Paquet ML
- Titres de véhicule - Paquet ML
- W2 - Paquet ML
- W9 - Paquet ML
- Autres paquets ML prêts à l’emploi
- Points de terminaison publics
- Prérequis matériels
- Pipelines
- Document Manager
- Services OCR
- Apprentissage profond
- Document Understanding déployé dans Automation Suite
- Document Understanding déployé dans une version AI Center autonome
- Licences
- Activités (Activities)
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
Guide de l'utilisateur de Document Understanding
Présentation de la validation de l'extraction de données
Après l'extraction automatique des données, vous pouvez suivre l'étape facultative (mais fortement recommandée) de validation des données extraites.
Il s'agit d'une étape d'examen humain, au cours de laquelle les travailleurs de la connaissance peuvent examiner les résultats extraits automatiquement et les corriger au besoin.
L'utilisation de la validation d'extraction de données garantit que les données structurées désormais disponibles sont correctes à 100 %.
Il est fortement recommandé d'utiliser les composants de validation d'extraction de données lorsque :
- vous avez besoin d'une précision à 100 % sur les données,
-
vous n'avez aucun autre moyen de revérifier les informations extraites automatiquement d'autres sources centralisées de données
- par exemple, vous pouvez vérifier un nom ou une adresse qui correspond à un nom ou une adresse déjà confirmés et existant dans une base de données, etc.
-
vous ne disposez pas de suffisamment de contrôles synthétiques utilisables sur la cohérence des données
-
par exemple, vous pouvez vérifier que les éléments de ligne s'ajoutent à un total ; vous pouvez vérifier que la somme de contrôle d'un numéro d'identification est correcte, etc.
Remarque :Nous vous recommandons fortement, dans la mesure du possible, d'ajouter l'étape de validation afin d'optimiser la précision de vos résultats.
Si ce n'est pas possible pour tous les documents, alors :
- essayez de vérifier autant d'informations que possible
- essayez de décider des seuils de confiance spécifiques que le cas d'utilisation métier peut accepter pour certains champs
- assurez-vous de toujours vérifier à la fois la confiance d'extraction ainsi que la confiance OCR d'une valeur donnée avant de prendre votre décision.
-
La validation des données extraites automatiquement peut être effectuée manuellement via l'utilisation de la station de validation.
La station de classification est disponible à la fois
- en tant qu'activité assistée par le biais de l'activité Présenter la station de validation (Present Validation Station), ou
- en tant que tâches de l'Action Center via l'utilisation des activités Créer une action de validation de document (Create Document Validation Action) et Attendre une action de validation de document et Reprendre (Wait for Document Validation Action and Resume).
