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Document Understanding 发行说明
Automation CloudAutomation Cloud Public SectorAutomation SuiteStandalone
Last updated 2024年10月3日

ML 包和公共端点版本历史记录

v24.9.1

UiPath Document Understanding OCR

Release date: 3 October 2024

Released in UiPath Document Understanding OCR and endpoints | v24.9.1

改进

This release brings accuracy and performance improvements for handwriting recognition.

v24.7

UiPath 文档 OCR

发行日期:2024 年 7 月 23 日

在 UiPath Document Understanding OCR 和端点(包括 UiPath Document Understanding OCR_CPU)中发布 | v24.7

改进

  • 通过添加对 əƏ 字符的识别,提高了阿塞拜疆语的准确性。
  • 磁墨字符识别 (MIRC) 的识别和检测得到了改进,从而提高了准确性,尤其是支票的准确性。
  • 以前,当使用空格作为分隔符时,在某些情况下无法识别数字。现在,此问题已得到改进,现在可以在使用空格作为分隔符时识别数字。

错误修复

UiPath Document Understanding OCR 的置信度分数得到了提高,尤其是在处理质量较低的图像时。在使用置信度分数来决定文档是否需要在 Action Center 中进行人工验证的工作流中,此改进可能会导致接受验证的文档数量增加。

v24.4.4

数据提取

Release date: 3 October 2024

Released in Data Extraction ML packages | v24.4.4

错误修复

  • We've fixed an issue that was causing AI Center training pipelines to report inaccurately high scores for ID Number and Phone Number field types. This ensures that the reported scores match the actual scores.
  • We've corrected an issue that was related to parsing values on Japanese fields when the Extended Languages OCR was in use.

v24.4.3

Document Understanding 和数据提取

发行日期:2024 年 8 月 14 日

在端点 + DocumentUnderstanding + 数据提取 ML 包中发布 | v24.4.3

改进

在数字化步骤中使用 UiPath™ 扩展语言 OCR 时,改进了中文、日语和韩语的字段文本格式。

v24.4.2

印度发票和端点

发行日期:2024 年 7 月 23 日

在端点和印度发票 ML 包中发布 | v24.4.2

错误修复

我们修复了与印度发票中的数字解析相关的问题。

v24.4.1

Document Understanding、日本发票和端点

发行日期:2024 年 6 月 20 日

已在端点 + Document Understanding + 日本发票 ML 包中发布 | v24.4.1

错误修复

我们修复了与日语专用的列字段中的日期相关的问题。

v24.4.0

文档分类器和数据提取

发行日期:2024 年 5 月 24 日

发布于:
  • DocumentUnderstanding + Data Extraction ML 包 | v24.4.0
  • DocumentClassifier ML 包 | v24.4.0

新增功能

以下新的 ML 包现在处于公开预览阶段:

改进

此版本还对其他几个 ML 包进行了改进:
  • 提高了“日本发票”ML 包的准确性。“日本发票”模型还有 11 个新字段。有关已提取字段的完整列表,请查看《开箱即用模型详细信息》文件。
  • “工资单”模型的性能得到了改进。
  • 新 ID 可用于“身份证”ML 包:
    • Aadhaar 身份证
    • 沙特阿拉伯身份证
    • 永久帐号卡
  • UB04 ML 包有新的可用字段。有关已提取字段的完整列表,请查看《开箱即用模型详细信息》文件。
  • “支票”ML 包有新的可用字段。有关已提取字段的完整列表,请查看《开箱即用模型详细信息》文件。

勘误 - 于 2024 年 6 月 20 日添加:添加了与解析日语日期相关的错误修复的相关信息。

勘误 - 添加于 2024 年 5 月 28 日:添加了有关几项改进的更多信息。

v24.3.2

Document Understanding OCR 端点

发行日期:2024 年 3 月 13 日

在 Document Understanding OCR 端点中发布 | v24.3.2

Document Understanding OCR 的新版本现已可供一般用途使用。

此版本带来了以下改进:
  • 提高了土耳其语 (TUR) 的准确性。处理带有变音符号的字符(Ç、ç、Ğ、ğ、I、ı、İ、i、Ş、ş、Ö、ö、Ü、ü)时,性能现已增强。
  • 东部阿拉伯数字(٤、٥、٦、٧、٨、٩、٠、١、٢、٣)的准确性得到了改进。

v24.2.1

Document Understanding OCR 端点

发行日期:2024 年 2 月 9 日

在 Document Understanding OCR 端点中发布 | v24.2.1

我们很高兴地宣布,现已推出支持 UiPath Document Understanding OCR 阿拉伯语 (ARA) 的公开预览版。

v24.2.0

数据提取

发布日期:2024 年 4 月 1 日

在数据提取 ML 包中发布 | v24.2.0

此版本引入了对公开预览中提供的新模型的支持:
  • 1040 附表 C
  • 1040 附表 D
  • 1040 附表 E
  • UB04

Document Classifier

发行日期:2024 年 3 月 4 日

在 DocumentClassifier ML 包中发布 | v24.2.0

此版本引入了对公开预览中提供的新模型的支持:
  • 1040 附表 C
  • 1040 附表 D
  • 1040 附表 E
  • UB04

v23.10.4

数据提取

发行日期:2024 年 3 月 28 日

在数据提取 ML 包中发布 | v23.10.4

现在,所有开箱即用的预训练 ML 包的新版本可用于一般用途。

此版本带来了以下改进:
  • 提高了土耳其语 (TUR) 的准确性。处理带有变音符号的字符(Ç、ç、Ğ、ğ、I、ı、İ、i、Ş、ş、Ö、ö、Ü、ü)时,性能现已增强。
  • 东部阿拉伯数字(٤、٥、٦、٧、٨、٩、٠、١、٢、٣)的准确性得到了改进。
  • 改进了小于 400 页的数据集的准确性。

v23.10.3

Document Understanding、数据提取和端点

发布日期:2024 年 2 月 12 日

在端点 + DocumentUnderstanding + Data Extraction ML 包中发布 | v23.10.3

现在,属于 AI Center 的所有开箱即用的预训练 ML 包的新版本可用于一般用途。

此新版本带来了与提取双向(从左到右和从右到左)文本值相关的错误修复。

注意:我们的平台没有提供从右到左阅读语言(例如希伯来语或阿拉伯语)的本地化版本。因此,当与标点符号或特殊字符结合使用时,注释界面 (Document Manager) 或验证界面(Action Center 中的验证站点)中显示的这些语言的文本将无法正确显示。但是,如果在启用了从右到左阅读模式的应用程序中输入字符串的值,则应会正确显示文本。一个典型的示例是记事本,该应用程序启用了从右到左的阅读顺序。

v23.10.2

Document Understanding 和数据提取

发行日期:2024 年 1 月 23 日

发布于 Document Understanding + Data Extraction ML 包 | v23.10.2

现在,所有开箱即用的预训练 ML 包的新版本可用于一般用途。

此版本修复了偶尔会导致训练失败的错误。

v23.10.0

Document Understanding、数据提取和端点

发行日期:2023 年 10 月 26 日

在端点 + DocumentUnderstanding + Data Extraction ML 包中发布 | v23.10.0

现在,所有开箱即用的预训练 ML 包的新版本可用于一般用途。

我们一直在不断努力,改善您的 Document Understanding 体验。在本发行版中,我们确保对产品的安全性和稳定性进行了次要改进。

UiPath Document Understanding OCR

发布日期:2023 年 10 月 2 日

已在 UiPath Document Understanding OCR 中发布 | v23.10

我们很高兴地宣布,UiPath Document Understanding OCR 现在支持希伯来语 (HEB)。

v23.7.0

Document Understanding 和数据提取

发布日期:2023 年 8 月 3 日

已在 DocumentUnderstanding + 数据提取 ML 包中发布 | v23.7.0

  • 在表格跨越许多页面的文档中,表格行(行项目)将拆分为 2 页,在某些情况下甚至更多。以前的模型版本假定每个分页符也是一个换行符,并且它将项目分成多个部分。当前模型版本修复了此问题。要在工作流中使用此功能,您需要在该特定工作流中使用 DocumentUnderstanding.ML.Activities 包版本 1.23.0 预览版和 23.7.0 模型版本。
  • 模型现在针对每页具有更快的预测时间,并且可以更有效地使用 RAM,从而允许处理更大的文档。

v23.6.0

Document Understanding 和端点

发行日期:2023 年 6 月 13 日

已在 Document Understanding 和端点中发布 | v23.6.0

我们提高了 UiPath Document OCR ML 包的准确性。

v23.4.1

Document Understanding、数据提取和端点

发行日期:2023 年 5 月 23 日

在 DocumentUnderstanding + 数据提取 ML 包中发布 | v23.4.1

我们修复了一个影响模型训练的问题。

v23.4.5

Document Understanding

发行日期:2023 年 4 月 21 日

在 Document Understanding 中发布 v23.4.5

我们改进了常规键入文本模型,并增强了复选框识别功能。

v23.4.2

Document Understanding

发行日期:2023 年 3 月 24 日

已在 Document Understanding 中发布 | v23.4.2

UiPath 文档 OCR 公共端点已更新,现在为德语和法语提供手写语言支持,并为丹麦语、芬兰语、挪威语和瑞典语提供打印语言支持。以下是新支持的语言的完整列表:丹麦语、瑞典语、挪威语、芬兰语、波兰语、匈牙利语、捷克语、斯洛伐克语、爱沙尼亚语、拉脱维亚语、立陶宛语、斯洛文尼亚语、克罗地亚语、塞尔维亚语、土耳其语。

v23.4.0

Document Understanding、数据提取和端点

发行日期:2023 年 5 月 10 日

在 DocumentUnderstanding + 数据提取 ML 包中发布 | v23.4.0

UiPath 文档 OCR 现在作为开箱即用的预训练包提供,可用于 GPU 和 CPU。这使不想使用公共端点的客户能够借助隔离环境,在自己的租户中部署 UiPath 文档 OCR。

现在可以使用七个新的开箱即用预训练 ML 包列表供一般用途。 以下是七种新模式的列表:

  • 公司注册证书/良好声誉证明书
  • 原产地证书
  • 儿童产品证书
  • CMS1500
  • 欧盟符合性声明
  • 发货发票
  • 工资单

文档分类器和端点

发行日期:2023 年 4 月 26 日

在端点 + DocumentClassifier ML 包中发布 | v23.4.0

我们已向文档分类器 ML 包添加了新的文档类型,进行了常规改进,并修复了一些小错误。

v23.2.0

Document Understanding、数据提取和端点

发布日期:2023 年 2 月 23 日

在端点 + DocumentUnderstanding + 数据提取 ML 包中发布 | v23.2.0

新增功能和改进

新版开箱即用预训练 ML 包 (23.1.0) 及其公共端点已发布,现在使用最先进的基于 LayoutLM 转换器的架构,该架构更强大,并且整体上提高了准确性,尤其是在列字段(表格)上。

此改进使开箱即用的预训练 ML 包更加强大,这意味着您可能会在训练和预测时遇到更长的延迟。

For all situations where latency is critical (e.g.: attended scenarios) we recommend deploying the models as ML Skills using a GPU.

We have improved how the scores are calculated after Training/Evaluation/Full pipelines to provide a separate score for each column field. Before this improvement, F1 scores were calculated as a whole, for all column fields taken together.

我们宣布即将移除模型评估中使用的手动编辑功能。单击此处可查看更多信息。

已知问题

The project import from AI Center is currently disabled. We are actively working on this and expect to have it reenabled by the end of March.

2023 年 5 月 8 日勘误

已知问题

运行完整管道或训练管道时收到 Fatal Python error: Segmentation fault 。 在此错误修复之前,我们建议您使用 ML 包 v23.4。

2023 年 4 月 20 日勘误

所有管道的总分现在表示准确度,以前表示 F1 分数。为了保持向后兼容性,AI Center 中的评估工件仍同时包含准确度和 F1 分数。

v23.1.0

文档分类器和端点

发行日期:2023 年 1 月 11 日

在端点和 DocumentClassifier 中发布 | v23.1.0

我们提高了 F1 分数,现在也可以在训练管道中显示这些分数。

“工件”文件夹包含已更新的工件列表。

由于删除了“交货单”类,DocumentClassifier 模型现在可以预测 25 个类,而不是 26 个。

v22.12.2

端点

发行日期:2022 年 12 月 16 日

在 Endpoints 中发布 | v22.12.2

UiPath 文档 OCR 公共端点已更新,现在为德语和法语提供手写语言支持,并为丹麦语、芬兰语、挪威语和瑞典语提供打印语言支持。

v22.11.0

Document Understanding、数据提取和端点

发行日期:2022 年 12 月 13 日

在端点 + DocumentUnderstanding + Data Extraction ML 包中发布 | v22.11.0

此版本对开箱即用的预训练 ML 包的公共端点进行了重大改进,这意味着我们现在使用的是基于 LayoutLM 的最新深度学习架构。

此改进为所有文档类型(尤其是发票模型)提供更高的准确性,并且还提高了列字段和表格的准确性。

我们向“发票”模型添加了新的提取字段,这些字段现在包含“发货日期”、“供应商电子邮件地址”、“银行名称”、“银行账号”、“IBAN”、“SWIFT 代码”、“银行地址”、“银行汇款路线号码”和“税率”。您可以访问此页面并单击每个模型的可用链接,以查看提取的字段列表。

现在,除了完整管道或评估管道外,训练管道也可以返回模型分数。

现在,每个列字段都可以使用 F1 分数。到目前为止,F1 分数仅适用于作为一个整体的所有列字段。

v22.10.2

端点

发行日期:2023 年 2 月 3 日

已在 Endpoints 中发布 | v22.10.2

我们已经更新了开箱即用的预训练 ML 包的公共端点,现在使用的是基于 LayoutLM Transformer 的先进架构。

v22.10.0

Document Understanding、数据提取和端点

发行日期:2022 年 10 月 7 日

在端点 + DocumentUnderstanding + Data Extraction ML 包中发布 | v22.10.0

新增功能和改进

以下预训练模型现已列为官方模型,不带 -Preview 标签:InvoicesAustraliaInvoicesIndiaPurchaseOrders

DeliveryNotes 模型已重命名为 BillsOfLading

现在有十个新的预训练模型可用:Acord251040ChecksBank StatementsFinancial statementsPacking ListsAcord131Acord126Acord140Vehicle Titles

错误修复

已修复上述包中的几个错误。

UiPath 文档 OCR

发行日期:2022 年 10 月 4 日

已在 UiPathDocumentOCR 中发布 | v22.10.0Cloud

现在,有一项新功能可用于条码和二维码检测。

已对电子邮件地址和 URL 等长字符串、固定宽度字体以及手写和签名检测的准确性进行了改进。

页面旋转检测也得到了改进。

v22.6.1-preview

Document Understanding、数据提取和端点

发布日期:2022 年 10 月 10 日

在 Endpoints + DocumentUnderstanding + Data Extraction ML 包中发布 | v22.6.1-预览

此版本修复了 Document Understanding 和数据提取包和端点的一些错误。

v22.6.0-preview

Document Understanding 和数据提取

Release date: 6 September 2022

已在 DocumentUnderstanding + 数据提取 ML 包中发布 | v22.6.0 预览版

AI Center 中的 DU ML 包有 18 个新的预览版 ML 包可用,这些包具有更高级的模型架构。您可以通过包名称末尾的“Preview”轻松识别它们,例如:InvoicesPreviewPurchaseOrderPreviewAcord125Preview 等。

我们已使用所有新的预览版 ML 包更新了公共端点列表,您可以在“公共端点”查看。

请注意,这些预览模型不会使用您的许可证权限中的 DU/AI Unit。

修复了私有技能使用方面的错误,现在私有技能只能与属于使用 AI Center 实例的同一组织的 API 密钥一起使用。

v22.5.2

Document Understanding 和数据提取

发行日期:2022 年 7 月 22 日

发布于 Document Understanding + Data Extraction ML 包 | v22.5.2

错误修复

此热修补程序通过将 eol classifierline_detection 方法组合到一个方法中来稳定项目拆分。

已知问题

发票包存在一个已知问题,在 AI Center 中尝试运行自动微调循环时,该问题有时会导致错误。

v22.5.1

Document Understanding、文档分类器、数据提取

发行日期:2022 年 7 月 18 日

已在 Document Understanding + 文档分类器 + 数据提取 ML 包中发布 | v22.5.1

错误修复

  • 修复了导致提取的字段显示在验证站点的错误页面上的错误。
  • 修复了导致某些页面上的最后一行文本无法在 Document Manager 中数字化的错误。
  • 修复了一个错误,该错误会阻止在 AI Center 的完整/评估管道中显示 evaluation_F1_invoices.txt 文件中的某些 F1 分数项目。
  • 修复了一个错误,该错误会导致当模型只有列字段时,在 AI Center 的完整/评估管道中的 evaluation_F1_invoices.txt file 中计算错误的整体 F1 分数。

v22.5.0

AI Center Cloud、数据提取

发行日期:2022 年 6 月 16 日

已在 AI Center Cloud、数据提取 ML 包中发布 | v22.5.0

改进

所有数据提取 ML 包的性能均已提高。

v22.4.3

Document Understanding 和数据提取

发行日期:2022 年 7 月 21 日

已在 Document Understanding + 数据提取 ML 包中发布 | v22.4.3

此热修补程序通过将 eol classifierline_detection 方法组合到一个方法中来稳定项目拆分。

v22.4.2

Document Understanding、文档分类器、数据提取

发行日期:2022 年 7 月 14 日

已在 Document Understanding + 文档分类器 + 数据提取 ML 包中发布 | v22.4.2

错误修复

  • 修复了导致提取的字段显示在验证站点的错误页面上的错误。
  • 修复了导致某些页面上的最后一行文本无法在 Document Manager 中数字化的错误。
  • 修复了一个错误,该错误会阻止在 AI Center 的完整/评估管道中显示 evaluation_F1_invoices.txt 文件中的某些 F1 分数项目。
  • 修复了一个错误,该错误会导致当模型只有列字段时,在 AI Center 的完整/评估管道中的 evaluation_F1_invoices.txt file 中计算错误的整体 F1 分数。

v22.4.1

AI Center Cloud、数据提取

发行日期:2022 年 6 月 3 日

AI Center Cloud、数据提取 ML 包中的发布日期 | v22.4.1

错误修复

修复了在使用特殊 line_detection mode 训练的模型上运行评估管道时发生的错误,该错误导致预测与从 ML 技能调用时不同。

v22.4.0

Document Understanding、文档分类器、数据提取

发行日期:2022 年 5 月 10 日

在 Document Understanding + 文档分类器 + 数据提取 ML 包中发布

| v22.4.0

新增功能

通过集成手写识别 OCR,手写功能现在可用于 UiPath 文档 OCR 和 UiPathDocumentOCR_CPU 包。UiPath.OCR.LocalServer Studio 包中也有相同的功能。

提取 ML 包的新架构,具有重要优势,尤其是对于使用 DocumentUnderstanding ML 包训练的模型。

水电费账单W9护照 ML 包现在已作为 GA 提供。预览版中提供了五个新的开箱即用预训练 ML 包,以简化您的工作。

预览版中提供了五个新的开箱即用预训练 ML 包,以简化您的工作。

“文档搜索”是 Document Manager 中提供的一项新功能,可帮助标记页数很多的文档。

改进

已对用于 AI Center 中文档提取的 ML 包进行了改进。评估 Excel 电子表格推出了新的工作表,使您能够更好地组织和解释评估的数据。

Automation Suite 离线安装中的 ML 包已收到新的离线捆绑包。

UiPathDocumentOCR 的准确性和性能已得到改进。

错误修复

对解析日期字段的多项修复,包括列字段中的日期、土耳其语文档中的日期、遥远的未来日期

v22.2.3

UiPath Document Understanding OCR

发行日期:2022 年 3 月 7 日

已在 UiPath 文档 OCR 中发布 | v22.2.3

卓越的能力

手写识别 OCR 集成到 UiPath 文档 OCR 中。在许多情况下,会混合使用字段。通过集成手写读取功能,我们能够将正确的识别应用于每个字段:打印识别应用于打印文本,手写识别应用于手写文本。

虽然手写识别 OCR 可以检测任何手写内容,但请注意,它仅针对英语进行了训练和优化。

v22.1.6

Document Understanding、文档分类器、数据提取

发行日期:2022 年 3 月 14 日

在 Document Understanding + 文档分类器 + 数据提取 ML 包中发布

| v22.1.6

错误修复

修复了一个错误,该错误导致 AI Center 中的训练管道或完整管道由于空行数据预处理中的 ML 包问题而失败。

v22.1.4

Document Understanding、文档分类器、数据提取

发行日期:2022 年 3 月 2 日

已在 Document Understanding + 文档分类器 + 数据提取 ML 包中发布 | v22.1.4

新增功能

水电费账单 ML 包现已正式发布。

改进

总体而言,性能和可扩展性得到了改进。

与以前的版本相比,在新版 DocumentUnderstanding ML 包上训练时的分数有了显着提高。

现在可以正确解析列字段中的日期。

日期解析现在可以识别土耳其语月份名称。

更改

在 GPU 与 CPU 上训练时,更改了训练管道和完整管道的行为。21.10.x在 CPU 上训练的模型更小,因此训练速度比以前的版本更快,但准确性比以前略低。

此版本已逆转此行为,因此在 GPU 和 CPU 上训练的模型是完全相同的模型,并且训练速度已恢复到 2021.10 之前的水平,这意味着在 CPU 上的训练速度再次比在 GPU 上的训练速度慢 10 到 20 倍。

v21.10.11

数据提取

发行日期:2021 年 11 月 23 日

已在数据提取 ML 包中发布 | v21.10.11

修复了一个错误,该错误由于日期后处理逻辑而导致训练和评估管道失败。

v21.10.9

数据提取

发布日期: 2021 年 11 月 24 日

已在数据提取 ML 包中发布 | v21.10.9

修复了在运行时引发预测错误的错误。

数据提取和端点

发行日期:2021 年 10 月 22 日

已在数据提取 ML 包和端点中发布| v21.10.9

新增功能

采购订单 ML 包现已正式发布,并且已准备就绪,可以在生产场景中使用。

中国发票交付说明汇款通知书W2W9 ML 包现在处于公开预览阶段。我们建议您签出这些包,并开始将其用于需要处理的文档类型。

改进

已实施文档级别评估。此评估代表了 RPA 工作流的运行时性能。

还可以对数据集进行评估,与对 ML 包进行评估相比,这样需要评估的字段数更少。这有助于对开箱即用的预训练 ML 包进行评估。

要评估 OCR 对提取准确性的影响,您现在可以在运行评估管道时重新运行它。这需要在创建 ML 包时配置 OCR,并且需要在 AI Center 评估管道中将环境变量 eval.redo_ocr 设置为 true。

现在,CPU 上的训练使用更小的模型,可使速度提高 5 到 7 倍。但是,CPU 上的训练预计会导致准确度降低 0-5%。

向评估管道生成的 Evaluation.xlsx 文件添加了“最低置信度”列和“直通处理率”列。

大大改进了 UtilityBills ML 包。

针对跨 1 到 2 行文本的地址改进了地址解析。

改进了提取负值、非常大的值(11 位或以上)或遥远的未来日期的功能。

添加了对收据上的旋转框的支持。

串联跨度增强功能。

错误修复

  • 修复了在字符串类型字段中不返回特殊字符的错误。
  • 修复了 Passports ML 包的一个错误,即写为序数(1st、2nd、3rd 和 4th 等)的日期解析不正确。

已知问题

当前不支持使用来自验证站点的数据再训练“日本发票”和“中国发票”ML 包。解决方法是使用 Google Cloud Vision OCR

即将弃用

自 2021 年 12 月 1 日起,非西欧地区不推荐使用除 UiPath 文档 OCR表单提取程序智能表单提取程序智能关键词分类器之外的所有公共端点。

v21.10.5

UiPath 文档 OCR 端点

发行日期:2021 年 12 月 13 日

已在 UiPath 文档 OCR 端点中发布 | v21.10.5

改进

UiPathDocumentOCR 现在也可在新加坡地区使用。

v21.10.1

UiPath 文档 OCR 的数据提取和端点

发布日期:2021 年 9 月 24 日

已在 UiPath 文档 OCR 的数据提取和端点中发布 | v21.10.1

改进

添加了对旋转文本的支持,即使每个单词的旋转角度不同。

添加了对垂直文本的支持。此改进目前仅适用于 UiPath 智能 OCR 活动,包括验证站点Data Manager机器学习提取程序尚不支持垂直文本。

提高含噪图像或照片的准确性:例如收据、ID 卡或护照。

v21.10

表单提取程序、智能表单提取程序和智能关键字分类器端点

发行日期:2021 年 12 月 13 日

已在端点的表单提取程序 + 智能表单提取程序 + 智能关键字分类器中发布 | v21.10

改进

表单提取程序、智能表单提取程序和智能关键字分类器现在也可在新加坡地区使用。

v21.7

用于手写识别的数据提取和端点

发布日期:2021 年 8 月 11 日

已在数据提取和手写识别端点中发布 | v21.7

改进

能够在对模型的单次调用中处理多个碎片。

模型重新训练和其他一些更改,用以提高模型准确性。

错误修复

修复了一个错误,该错误导致 Pod 在没有可用内存时重新启动。

v21.6.3

端点中的 UiPath 文档 OCR

发行日期:2021 年 6 月 9 日

已在 UiPath 文档 OCR 端点中发布 | v21.6.3

改进

改进了单位数检测功能。

提高了 1Il 字符的准确性。

改进了并排时文本的检测。

v21.5.5

数据提取和端点

发行日期:2021 年 6 月 18 日

已在端点和数据提取 ML 包中发布 | v21.5.5

修复了导致 Data Manager 和“将文档数字化”活动之间出现预测差异的错误。

v21.5.3

数据提取和端点

发行日期:2021 年 6 月 8 日

已在端点和数据提取 ML 包中发布 | v21.5.3

新增功能

对于难于识别的图像,例如身份证和护照,已发布两个新的相应预训练开箱即用包。

改进

在我们预训练的开箱即用包中纳入了可再训练的分类字段。

v21.4.7

数据提取和端点

发布日期:2021 年 4 月 20 日

已在端点和数据提取 ML 包中发布 | v21.4.7

改进了数据提取 ML 包的日期解析。

v21.4.5

数据提取和端点

发布日期:2021 年 4 月 15 日

已在端点和数据提取 ML 包中发布 | v21.4.5

新增功能

在美国地区部署了所有公共端点。

在加拿大和日本地区为表单提取程序、智能表单提取程序和智能关键字分类器部署了公共端点。

v21.4

用于手写识别和文档分类器的数据提取和端点

发行日期:2021 年 3 月 9 日

已在数据提取 ML 包和端点中发布,适用于手写识别、文档分类器和适用于 UiPath 文档 OCR 的独立 Docker | v21.4

新增功能

手写识别使用拼写更正功能改进了识别能力,并且读取计算机打印文本的能力达到正式发布程度。

文档分类器”也正式发布。

UiPath Document OCR 在以下方面的改进:

  • 单选按钮/复选框检测
  • 气泡表单的准确性
  • 一般精度

v21.1.8

数据提取和端点

发行日期:2021 年 2 月 17 日

已在端点和数据提取 ML 包中发布 | v21.1.8

改进

提高了准确性。

印度发票澳大利亚发票现在已正式发布。

在澳大利亚地区部署了公共端点。

端点 URL 中不再需要 Edition 参数。例如,https://du.uipath.com/ie/invoices 将同时适用于企业和社区流量。

v20.11.3

数据提取

发行日期:2020 年 12 月 18 日

已在数据提取 ML 包中发布 | v20.11.3

改进

改进了 CPU 训练,使其速度更快,所需内存更少。

改进了对非美国文档的日期解析。

UiPath 文档 OCR 的复选框识别,包括打印或手写的复选框。

v20.10.4

数据提取和端点

发行日期:2020 年 11 月 10 日

已在端点和数据提取 ML 包中发布 | v20.10.4

新特性和改进功能

日本发票的新模型。

评估管道现在也会返回“分类”字段的指标。

支持 Microsoft Read OCR 版本 3。

改进了日期格式/解析,以检测日/月/年与月/日/年格式。

改进了小数点和千分号检测功能,以进行正确的数字解析。

所有 AI Fabric 版本均支持 CPU 训练。

改进了对包含 id-no 内容类型的字段的解析。

仅支持训练“分类”字段(不包含“常规”字段或“列”字段)。

最大允许字段数已从 32 增加到 40。

报告“列”字段的置信度。

已知问题

在 AI Center 中创建 UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities 包时,包名称不应为任何 python 保留关键字,例如 classbreakfromfinallyglobalNone 等。请注意,此列表并不详尽,因为 class <pkg-name>import <pkg-name> 使用了包名称。

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