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El aprendizaje automático permite al sistema aprender de las decisiones de los operadores durante el procesamiento de documentos para mejorar la detección de campos. Cuando el sistema no puede encontrar un campo, un operador indica su ubicación correcta. Después de exportar los documentos corregidos, el sistema utiliza esas correcciones como datos de aprendizaje. El entrenamiento de extracción de campos también puede realizarlo el administrador si es necesario entrenar un proyecto antes de que los operadores comiencen a trabajar en él.

Configurar el aprendizaje automático

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Crear la Definición de Document

Cree una Definición de Document. En las propiedades de la sección, seleccione Permitir entrenamiento de ubicación de campos.
2

Crear los campos

Cree los campos en la sección y seleccione Puede tener región en las propiedades de cada campo.
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Guardar y publicar

Guarde y publique la Definición de Document.
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Habilitar la etapa de entrenamiento

En las propiedades del tipo de lote, haga clic en Workflow y habilite la etapa de entrenamiento.
Una vez que el administrador configura la Definición de Document, el sistema aprende automáticamente de las correcciones realizadas por los operadores en las Verification Stations.

Configurar variantes para el aprendizaje automático

Para documentos del mismo tipo cuyo aspecto varía considerablemente, cree variantes para cada diseño de campos y entrene un clasificador para diferenciarlas. Para obtener más información, consulte Ubicaciones variables de los campos en documentos del mismo tipo.
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Agregar variantes de sección

Agregue variantes de sección mediante uno de los siguientes métodos:
  • Cree variantes manualmente: en la pestaña conjunto de datos de las propiedades de la sección, haga clic en View y, a continuación, en Add.
  • Cargue variantes desde una base de datos: en la pestaña conjunto de datos, haga clic en Set Up y seleccione Database como origen de datos.
  • Cree variantes mediante un script: en la pestaña conjunto de datos, haga clic en Set Up y seleccione Script como origen de datos.
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Guardar y publicar

Guarde y publique la Definición de Document.
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Entrenar un clasificador con las variantes

  1. Cambie al modo Open Classifier Training Batches y cargue imágenes de documentos en un nuevo batch.
  2. Asigne una clase de referencia a cada documento, utilizando las variantes como clases independientes. Haga clic en Set Class → Add → Add, seleccione Specify variant y, a continuación, seleccione una variante de la lista.
  3. Entrene el clasificador mediante Project → Classification Training → Train.
Para que los operadores puedan comprobar y cambiar la variante asignada a un documento, muestre los ID de las variantes en el formulario mediante un campo de servicio. Para obtener más información, consulte Permitir que los operadores cambien las variantes.

Cómo funciona el aprendizaje automático

Los documentos cuyas ubicaciones de campo han sido verificadas y corregidas por los operadores se incorporan a un lote de entrenamiento y se comparan con la versión actual del FlexiLayout entrenado. Si todos los campos se encuentran correctamente, no es necesario volver a entrenar el FlexiLayout. A veces, FlexiLayout encuentra los campos correctamente aunque el operador haya tenido que modificarlos: los documentos se procesaron con una versión antigua o sin entrenar mientras esperaban la verificación, y, mientras tanto, el sistema entrenó FlexiLayout con otros documentos. Estos documentos permanecen en el lote de entrenamiento con el estado Para pruebas y se utilizan para realizar pruebas de regresión que eviten la degradación de futuras versiones. Si se aplica un FlexiLayout entrenado y algunas regiones de campo no coinciden, esos documentos se utilizan para entrenar una nueva versión y se les asigna el estado Para entrenamiento. El resultado es una nueva versión de FlexiLayout. FlexiCapture aplica las versiones nueva y anterior a los documentos Para entrenamiento y Para pruebas, comprueba en qué medida las regiones de campo detectadas coinciden con lo confirmado por el usuario, conserva la versión que mejor coincide y elimina la otra.