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El autoaprendizaje permite al sistema aprender de las decisiones de los operadores durante el procesamiento de documentos para mejorar la detección de campos en los documentos. Cuando el sistema no logra encontrar un campo en un documento, un operador puede intervenir e indicar la ubicación correcta del campo. Una vez que los documentos reconocidos y corregidos se exportan correctamente, el sistema utiliza las correcciones realizadas por el operador como datos de aprendizaje.

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Configuración del autoaprendizaje

Para configurar el autoaprendizaje, complete los siguientes pasos:
  1. Cree una Definición de Document.
  2. En las propiedades de la sección de la Definición de Document, seleccione Permitir entrenamiento de ubicación de campos.
  3. Cree los campos necesarios en la sección. Seleccione Puede tener región en las propiedades de cada campo.
  4. Guarde y publique la Definición de Document.
  5. En el cuadro de diálogo Propiedades del tipo de lote, haga clic en Workflow y habilite la etapa de Entrenamiento.
Para configurar el autoaprendizaje para documentos del mismo tipo cuya apariencia varía considerablemente de un documento a otro, cree variantes para cada diseño de campos específico y, a continuación, entrene un clasificador para distinguir las variantes. Para obtener más información sobre las variantes, consulte Ubicaciones variables de campos en documentos que pertenecen al mismo tipo.
Para permitir que el sistema use variantes en el autoaprendizaje, complete los siguientes pasos:
  1. Agregue variantes de sección mediante uno de los tres métodos siguientes:
  • Cree variantes manualmente. Para ello, haga clic en la pestaña conjunto de datos en las propiedades de la sección y, a continuación, haga clic en el botón View… Luego, haga clic en el botón Add… para agregar variantes.
    • Cargue variantes desde una base de datos. Para ello, haga clic en la pestaña conjunto de datos en las propiedades de la sección y, a continuación, haga clic en el botón Set Up… En la lista desplegable, seleccione Database como origen de datos.
    • Cree variantes mediante un script. Para ello, haga clic en conjunto de datos en las propiedades de la sección y, a continuación, haga clic en el botón Set Up… En la lista desplegable, seleccione Script como origen de datos.
  1. Guarde y publique la Definición de Document.
  2. Entrene un clasificador con las variantes recién creadas:
  • Cambie al modo Open Classifier Training Batches y cargue imágenes de documentos en un nuevo lote.
    • Asigne una clase de referencia a cada documento, usando las variantes como clases independientes:
      • Haga clic en Set Class… → Add… → Add…
      • Seleccione Specify variant.
      • Seleccione una variante de la lista.
    • Entrene un clasificador haciendo clic en (Project → Classification Training → Train).
Al trabajar con los resultados del entrenamiento, puede que necesite comprobar qué variante se asignó a un documento y editarla si es necesario. Para mostrar los ID de las variantes en el formulario, cree un campo de servicio. Para obtener más información, consulte Cómo permitir que los operadores cambien variantes.
El entrenamiento de extracción de campos también puede realizarlo el administrador si es necesario entrenar un proyecto antes de que los operadores empiecen a trabajar con él.
Una vez que el administrador haya configurado la Definición de Document, el sistema aprenderá automáticamente de las correcciones realizadas por los operadores en las Verification Stations.
Los documentos cuyas ubicaciones de campos hayan sido verificadas y corregidas por los operadores se colocan en un lote de entrenamiento.Los documentos se comparan con la versión actual del FlexiLayout entrenado. Si todos los campos se encuentran correctamente, no es necesario volver a entrenar el FlexiLayout.Nota: Puede ocurrir que el FlexiLayout encuentre los campos correctamente, pero que el operador haya tenido que cambiarlos. Los documentos se procesaron usando una versión antigua o no entrenada del FlexiLayout. Mientras los documentos esperaban la verificación, el sistema entrenó el FlexiLayout con otros documentos. Como resultado, esos documentos ahora se procesan correctamente.En este caso, los documentos se conservan en el lote de entrenamiento con el estado Para pruebas. Se usarán para pruebas de regresión a fin de evitar que futuras versiones del FlexiLayout empeoren.Si se aplica un FlexiLayout entrenado y algunas de las regiones de campo no coinciden, los documentos se usarán para entrenar una nueva versión del FlexiLayout. Se les asignará el estado Para entrenamiento.El resultado del entrenamiento es una nueva versión del FlexiLayout. Para comparar la nueva versión con la versión anterior, ambas se aplican a los documentos del lote de entrenamiento que tienen los estados Para entrenamiento y Para pruebas. El sistema comprueba en qué medida las regiones de los campos detectados coinciden con el diseño confirmado por el usuario. El FlexiLayout que ofrezca la mejor coincidencia se usará en el procesamiento posterior de documentos y la versión inferior se eliminará.