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Guia do usuário do Document Understanding.
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Last updated 15 de nov de 2024

Atividades IntelligentOCR

Com atividades Intelligent OCR, você pode processar documentos de uma maneira abrangente, permitindo não apenas digitalizar, extrair, classificar e validar documentos, mas também treinar seu extrator e classificadores em seus dados específicos, para que eles possam ser mais rápidos e 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
  • Antes de começar

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