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- Comment
- Tables et lignes de tableau de groupe
- Cases à cocher et signatures
- Classer automatiquement les documents
- Entraîner un classifieur
Cases à cocher et signatures
Les cases à cocher et les signatures sont deux éléments qui jouent un rôle crucial dans différents types de documents, allant des accords contractuels aux formulaires d’enregistrement. Savoir comment annoter correctement les cases à cocher et les signatures est important pour tirer le meilleur parti de votre modèle.
- les cases à cocher mutuellement exclusives ;
- les cases à cocher non mutuellement exclusives, où vous pouvez sélectionner plusieurs options.
Un aspect important à prendre en compte est le nombre de choix proposés dans un champ à choix multiples donné. Dans certains cas, il peut y avoir une seule option, où la case est cochée ou non. Cependant, dans de nombreux cas, il peut y avoir 10 options, 20 options, voire plus, souvent organisées sous forme de grille ou de table, ce qui est courant pour les formulaires de santé.
Pour annoter ces divers champs à choix multiples, vous pouvez utiliser deux méthodes principales.
Utilisons un exemple pour comprendre comment annoter les options.
Cette approche présente l’avantage de n’avoir qu’un seul champ, ce qui nécessite moins de données. Cela ne dépend pas non plus de la détection réussie des cases à cocher. Par exemple, si une case à cocher est détectée par erreur comme la lettre X, le modèle peut toujours apprendre à reconnaître que cela indique la sélection de l’option à côté.
Cependant, un inconvénient potentiel est la nécessité de s’assurer que les deux options sont représentées de manière à peu près égale, ce qui n’est pas toujours le cas. Par exemple, si 90 % des documents de votre ensemble de données ont l’année 2018 cochée, les performances du modèle peuvent être affectées, ce qui entraîne l’échec de cette approche. Le problème s’aggrave lorsque vous avez plus d’options, car certaines d’entre elles sont presque toujours rares. Dans ces cas, vous devrez peut-être créer de faux documents avec les rares options cochées pour équilibrer les choses.
Cette approche simplifie également le processus d’annotation et est moins sensible aux erreurs de détection de case à cocher. Cependant, elle peut être plus sensible aux options déséquilibrées.
Les signatures peuvent être identifiées à l’aide d’UiPath Document OCR, ce qui permet aux modèles ML de les détecter directement.
Vous pouvez annoter une signature comme n’importe quel autre champ de votre document. Une fois la signature identifiée par UiPath Document OCR, le modèle ML apprend à reconnaître le champ en tant que signature.
Au moment de l’inférence, la signature est récupérée telle qu’elle s’affiche dans les documents. Vous devez ensuite le convertir en champ booléen (Oui/Non(Yes/No)) à l’aide de la logique RPA.