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Guia do usuário do Document Understanding.

Última atualização 17 de fev de 2025

Atividades IntelligentOCR

Com as atividades Intelligent OCR, você pode processar documentos de maneira abrangente, permitindo que você não apenas digitalize, extraia, classifique e valide documentos, mas também treine seu extrator e classificadores em seus dados específicos, para que possam ser mais rápidos e mais precisos. As etapas envolvidas na criação de processos do Document UnderstandingTM usando atividades Intelligent OCR são:

  1. Criar a Taxonomia: defina tipos de documentos e converta-os em uma variável Document Object Model usando a atividade Load Taxonomy.
  2. 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.
  3. Classificar documentos: prepare documentos usando certos classificadores, para que os UiPath Robots possam identificar quais tipos de arquivos eles estão processando.
  4. Validar a classificação de documentos: verifique e valide se os documentos foram classificados corretamente.
  5. Treinar 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 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.
  8. Treinar 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 são ou exportá-los como uma variável DataSet usando a atividade Export Extraction Results.

Antes de começar

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

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