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Last updated 15 de jul de 2024

Atividades IntelligentOCR

Com as atividades Intelligent OCR, você pode processar documentos de maneira abrangente, permitindo não apenas digitalizar, extrair, classificar e validar documentos, mas também treinar seu extrator e classificadores em seus dados específicos, para que possam ser mais rápidos e precisos. As etapas envolvidas na criação de processos de compreensão de documentos usando atividades Intelligent OCR são:

  1. Crie a taxonomia: defina os tipos de documento e converta-os em uma variável de Modelo de objeto de documento usando a atividade Load Taxonomy .
  2. Digitalize documentos: prepare os documentos para que os robôs possam processá-los usando um mecanismo de OCR, armazenando seu texto dentro de uma variável String e informações básicas sobre eles dentro de um arquivo de Modelo de Objeto de Documento.
  3. Classificar documentos: prepare os documentos usando certos classificadores para que os robôs possam identificar os tipos de arquivos que estão processando.
  4. Validar a classificação de documentos: verifique e valide se os documentos foram classificados corretamente.
  5. Treine seus classificadores: configure seus classificadores com base na entrada recebida ao validar a classificação
  6. Extrair dados de documentos: identifique e extraia informações específicas de seus documentos usando vários extratores para enviá-los para validação.
  7. Validar os documentos das extrações : verifique e valide os documentos que você processou, classificado e extraído, usando a entrada dos membros de sua equipe no Action Center.
  8. Treine seus extratores: configure seus extratores com base na entrada recebida ao validar a extração.
  9. Consumir dados exportados: depois de validar os dados extraídos, você pode usá-los como estão ou exportá-los como uma variável de Conjunto de dados usando a atividade Export Extraction Results .

Antes de começar

Antes de começar a usar o IntelligentOCR.Activities, verifique as seguintes características:

  • Alta configuração, que também envolve uma alta curva de aprendizado.
  • A presença de vários objetos e atividades, projetados para atender a flexibilidade.
  • Reusabilidade reduzida, devido às seguintes complexidades:
    • Você precisa definir várias configurações dentro do fluxo de trabalho.
    • Você precisa passar argumentos explícitos de uma atividade para a outra repetidamente, como:
      • Taxonomia
      • Modelo de Objeto do Documento
      • Texto
      • Resultados de Classificação
      • Resultados da extração
  • Antes de começar

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