- Visão geral
- Processo do Document Understanding
- Tutoriais de início rápido
- Componentes do framework
- Visão geral
- Atividades do Document Understanding
- Visão geral da validação de extração de dados
- Atividades relacionadas à validação de extração de dados
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- Visão geral
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- Pacotes de ML com recursos de OCR
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- I9 - Pacote de ML
- Cartões de identificação - Pacote de ML
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- Romaneio de carga - Pacote de ML
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- Ordens de compra - Pacote de ML
- Recibos - Pacote de ML
- AvisosDePagamento - Pacote de ML
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- Títulos de veículos - Pacote de ML
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- Outros pacotes de ML prontos para uso
- Endpoints públicos
- Requisitos de Hardware
- Pipelines
- Document Manager
- Serviços de OCR
- Aprendizagem profunda
- Painéis de insights
- Document Understanding implantado no Automation Suite
- Document Understanding implantado no AI Center autônomo
- Licenciamento
- Atividades
- 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
Visão geral da validação de extração de dados
Após a extração automática de dados, uma etapa opcional (mas altamente recomendada) é a validação dos dados extraídos.
Isso se refere a uma etapa de revisão manual, na qual os trabalhadores do conhecimento podem revisar os resultados extraídos automaticamente e corrigi-los quando necessário.
Usar a validação de extração de dados garante que os dados estruturados agora disponíveis estejam 100% corretos.
É altamente recomendável usar os componentes de Validação de Extração de Dados quando:
- você precisa de 100% de precisão nos dados,
-
você não tem outra maneira de verificar novamente as informações extraídas automaticamente de outras fontes de verdade
- por exemplo, você pode verificar um determinado nome ou endereço que seja igual a um nome ou endereço já confirmado e existente em um banco de dados, etc.
-
você não tem verificações sintéticas suficientes para usar na consistência dos dados
-
por exemplo, você pode verificar se os itens de linha somam um total; você pode verificar se a soma de verificação de um número de identificação está correta, etc.
Observação:Nossa forte recomendação é que, se possível, adicione a etapa de Validação, caso precise de 100% de precisão.
Se esta não for uma opção para todos os documentos, então:
- tente verificar o máximo de informações possível
- tente decidir sobre limites de confiança específicos que o caso de uso de negócios pode aceitar para determinados campos
- certifique-se de sempre verificar tanto a Confiança de extração quanto a Confiança de OCR para um determinado valor antes de tomar sua decisão.
-
A validação dos dados extraídos automaticamente pode ser feita por uma entrada humana através do uso do Validation Station.
O Validation Station está disponível tanto
- como uma atividade assistida, através do uso da atividade Present Validation Station, ou
- como tarefas do Action Center, por meio do uso das atividades Create Document Validation Action e Wait for Document Validation Action and Resume.
