Anwendungsfälle
- Wenn Ihr Dokumentensatz nicht homogen genug ist, um eine Fast-Learning-Aktivität zur Datenerfassung zu verwenden, Sie nicht genügend Dokumente haben, um eine Deep-Learning-Aktivität zu trainieren, und die Dokumente eine bekannte Struktur aufweisen, die sich formalisieren lässt.
- Wenn Sie mehr Kontrolle über die KI wünschen und die Vorhersageergebnisse der Deep-Learning- und Fast-Learning-Aktivitäten analysieren möchten, bevor Sie diese Werte in Dokumentfelder übertragen. Wenn Sie beispielsweise erwarten, eine Zahl zu extrahieren, die sich in der Nähe eines bestimmten Schlüsselworts befindet, können Sie Hypothesen herausfiltern, die nicht wie eine Zahl aussehen, sowie solche, die nicht in der Nähe des Schlüsselworts liegen. Allgemein gilt: Wenn eine Nachbearbeitung mit Regeln erforderlich ist, deutet dies in der Regel darauf hin, dass der Trainingssatz für die Deep-Learning- und Fast-Learning-Aktivitäten erweitert werden sollte, da Machine-Learning-Technologien den Datentyp eines Felds, die typische Position und die Umgebung „erfühlen“ und erlernen können.
- Wenn Sie eine FlexiLayout-Datei aus ABBYY FlexiLayout Studio wiederverwenden möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Importing FlexiLayouts from ABBYY FlexiLayout Studio.
- Wenn Ihre Dokumente komplexe Strukturen enthalten (z. B. verschachtelte Tabellen, also wiederkehrende Strukturen innerhalb anderer Tabellen), die von anderen, auf halbstrukturierte Dokumente ausgerichteten Aktivitäten nicht extrahiert werden können.
