- 概述
- Document Understanding 流程
- 快速入门教程
- 框架组件
- ML 包
- 概述
- Document Understanding - ML 包
- DocumentClassifier - ML 包
- 具有 OCR 功能的 ML 包
- 1040 - ML 包
- 4506T - ML 包
- 990 - ML 包 - 预览
- ACORD125 - ML 包
- ACORD126 - ML 包
- ACORD131 - ML 包
- ACORD140 - ML 包
- ACORD25 - ML 包
- 银行对账单 - ML 包
- 提单 - ML 包
- 公司注册证书 - ML 包
- 原产地证书 - ML 包
- 检查 - ML 包
- 儿童产品证书 - ML 包
- CMS1500 - ML 包
- 欧盟符合性声明 - ML 包
- 财务报表 (Financial statements) - ML 包
- FM1003 - ML 包
- I9 - ML 包
- ID Cards - ML 包
- Invoices - ML 包
- InvoicesAustralia - ML 包
- 中国发票 - ML 包
- 印度发票 - ML 包
- 日本发票 - ML 包
- 装运发票 - ML 包
- 装箱单 - ML 包
- 护照 - ML 包
- 工资单 - ML 包
- 采购订单 - ML 包
- 收据 - ML 包
- 汇款通知书 - ML 包
- 水电费账单 - ML 包
- 车辆所有权证明 - ML 包
- W2 - ML 包
- W9 - ML 包
- 其他开箱即用的 ML 包
- 公共端点
- 硬件要求
- 管道
- Document Manager
- OCR 服务
- 深度学习
- 部署在 Automation Suite 中的 Document Understanding
- 在 AI Center 独立版中部署的 Document Understanding
- 许可
- Activities (活动)
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.Intelligent OCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
关于 ML 包
使用 Document Understanding TM ML 包涉及以下步骤:
-
收集文档示例和需要提取的数据点的要求。
-
使用 Document Manager 为文档添加标签。
-
下载或导出带标签的文档作为训练数据集,并将导出的文件夹上传到 AI Center 存储。
-
在 AI Center 上运行训练管道。
-
在 AI Center 中将经过训练的模型部署为 ML 技能。
-
使用 UiPath.DocumentUnderstanding.ML 活动包从 RPA 工作流查询 ML 技能。
备注:请记住,使用 Document Understanding ML 包要求安装 AI Center 的计算机可以访问
https://du-metering.uipath.com。重要提示:When creating a UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities Package in AI Center, the package name should not be any python reserved keyword, such as
class,break,from,finally,global,None, etc. Note that this list is not exhaustive since the package name is used forclass <pkg-name>andimport <pkg-name>.
这些开箱即用的机器学习模型可用于从半结构化或非结构化文档中分类和提取任何经常出现的数据点,包括采用无模板方法的常规字段、表格列和分类字段。
UiPath™ 提供的开箱即用机器学习包的版本为 0,并且已在您的租户上提供,这意味着无需下载。
下载仅适用于您已训练的版本 1 或更高版本。
ML 包的类型
Document Understanding 包含多个 ML 包,分为 5 个主要类别: