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Atividades IntelligentOCR
Guia do usuário do Document Understanding.
Last updated 14 de nov de 2024
Atividades IntelligentOCR
With Intelligent OCR activities you can process documents in a comprehensive manner, allowing you to not only digitize, extract, classify, and validate documents, but also train your extractor and classifiers on your specific data, so they can be faster and more accurate. The steps involved in creating Document UnderstandingTM processes using Intelligent OCR activities are:
- Criar a Taxonomia: defina tipos de documentos e converta-os em uma variável Document Object Model usando a atividade Load Taxonomy.
- Digitalizar documentos: prepare documentos para que os UiPath Robots 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 Modelo de Objeto de Documento.
- Classificar documentos: prepare documentos usando certos classificadores, para que os UiPath Robots possam identificar quais tipos de arquivos eles estão processando.
- Validar a classificação de documentos: verifique e valide se os documentos foram classificados corretamente.
- Treinar seus classificadores: configure seus classificadores com base na entrada recebida ao validar a classificação
- Extrair dados de documentos: identifique e extraia informações específicas de seus documentos usando vários extratores para enviá-los para validação.
- Validar os documentos de extrações: verifique e valide os documentos que você processou, classificou e extraiu, usando a entrada dos membros da sua equipe dentro do Action Center.
- Treinar seus extratores: configure seus extratores com base na entrada recebida ao validar a extração.
- Consumir dados exportados: depois de validar os dados extraídos, você pode usá-los como são ou exportá-los como uma variável DataSet usando a atividade Export Extraction Results.
Antes de começar a usar o IntelligentOCR.Activities, verifique as seguintes características:
- Alta configurabilidade, que também envolve uma alta curva de aprendizado.
- A presença de vários objetos e atividades, projetados para atender à flexibilidade.
- Reutilização reduzida, devido às seguintes complexidades:
- Você precisa configurar várias configurações dentro do fluxo de trabalho.
- Você precisa passar argumentos explícitos de uma atividade para outra repetidamente, como:
- Taxonomia
- Modelo de Objeto do Documento
- Texto
- Resultados de Classificação
- Resultados da extração