“智能 OCR”活动

借助智能 OCR 活动，您可以全面处理文档，不仅可以对文档进行数字化、提取、分类和验证，还可以针对特定数据训练提取程序和分类器，提高提取速度和准确性。使用智能 OCR 活动创建 Document Understanding^TM 流程涉及的步骤如下：

1. 创建分类：定义文档类型，并使用“加载分类”活动将其转换为文档对象模型变量。
2. 将文档数字化：准备文档，以便机器人可以使用 OCR 引擎处理这些文档，方法是将其文本存储在字符串变量中，并将有关它们的基本信息存储在文档对象模型文件中。
3. 对文档进行分类：使用特定的分类器准备文档，以便机器人识别要处理的文件类型。
4. 验证文档的分类：核实并验证文档是否已正确分类。
5. 训练分类器：验证分类时根据收到的输入配置分类器
6. 从文档中提取数据：使用各种提取程序从文档中识别并提取特定信息，然后将其发送以进行验证。
7. 验证提取文档：使用 Action Center 中团队成员的输入核实和验证您处理、分类和提取的文档。
8. 训练提取程序：验证提取时根据收到的输入配置提取程序。
9. 消耗导出数据：验证提取的数据后，您可以按原样使用数据，也可以使用“导出提取结果”活动将其导出为数据集变量。

在开始之前

在开始使用 IntelligentOCR.Activities 之前，请检查以下特征：

• 高可配置性，这也涉及较高的学习曲线。
• 存在多个对象和活动，旨在满足灵活性。
• 由于以下复杂性，可重用性降低：
  • 您需要在工作流中进行多种配置。
  • 您需要将显式参数从一个活动重复传递到另一个活动，例如：
    • 分类
    • 文档对象模型
    • 文本
    • 分类结果
    • 提取结果