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La actividad Deep Learning for NLP está diseñada para entrenar la Habilidad con el fin de extraer campos de documentos no estructurados utilizando tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP). La actividad de Deep Learning solo puede configurarse para un campo que haya sido previamente extraído por otra actividad. Por ejemplo, puede extraer un párrafo de texto utilizando una actividad Segmentation y luego configurar una actividad de Deep Learning para extraer campos de ese párrafo.
Nota: Esta actividad solo admite campos de tipo Text.

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Requisitos de entrenamiento

Como las actividades de Deep Learning se entrenan utilizando etiquetado de referencia, es importante que la ubicación de los campos se especifique correctamente en todas las imágenes de documentos. Cuanto mayor sea el número de documentos etiquetados en el conjunto de entrenamiento, mayor será la calidad de la extracción de campos. El número recomendado de documentos de ejemplo es el siguiente:
  • Para documentos de alta variabilidad, se requieren al menos 150 documentos de ejemplo (2-3 documentos de ejemplo por variante).
  • Para documentos de baja variabilidad, podemos empezar el entrenamiento con 1 documento de ejemplo, pero se requieren al menos 2-3 documentos de ejemplo por variante.

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Uso de conjuntos de documentos independientes

Puede usar un conjunto de documentos independiente para entrenar su actividad de Deep Learning. Para ello, seleccione la actividad de Deep Learning en la lista desplegable situada junto al nombre de la skill. Luego, en la lista desplegable a la izquierda del botón Upload, seleccione el conjunto de documentos correspondiente o haga clic en Create Set… para crear uno nuevo. Puede cargar, eliminar y rotar documentos en esta pestaña, como se describe en la sección Documentos.

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Idiomas compatibles

Idiomas compatibles: inglés, francés, alemán, japonés, ruso, español, italiano, portugués (estándar) y neerlandés.

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Configuración de una actividad de Deep Learning

Para configurar una actividad de Deep Learning, siga estos pasos:
  1. En la pestaña Activities, agregue una actividad de Deep Learning al flujo de procesamiento de documentos. Tenga en cuenta que su actividad de Deep Learning debe colocarse después de la actividad que extraerá el campo utilizado como origen por su actividad de Deep Learning.
  2. Use la lista desplegable Field en el panel Activity Properties para seleccionar el campo de origen correspondiente al fragmento de texto no estructurado del que se deben extraer los campos.
  3. Seleccione los campos que se deben extraer del campo de origen. Puede seleccionar campos que estén en el mismo nivel de anidación que el campo de origen o un nivel por debajo de este.
  4. Haga clic en Activity Editor y vaya a la pestaña Fields para etiquetar sus documentos especificando las regiones para los campos que se deben extraer del campo de origen. El proceso de etiquetado en Activity Editor es idéntico al proceso de etiquetado de documentos habitual, con una excepción: los campos que se extraerán mediante la actividad de Deep Learning deben estar ubicados dentro de la región del campo de origen.
Utilice las siguientes pautas para determinar el tamaño del conjunto de documentos:
  • La actividad de Deep Learning para NLP se puede iniciar con 1 documento de ejemplo, pero se requieren al menos 2-3 documentos de ejemplo por variante.
  • Si el conjunto de entrenamiento contiene entre 1 y 150 documentos, puede iniciar el entrenamiento de su actividad, pero Advanced Designer mostrará una advertencia que indica “We recommend adding atleast 150 documents”.
  • Si el conjunto de entrenamiento contiene entre 150 y 10 000 documentos, puede iniciar el entrenamiento de su actividad de inmediato. Este es el número de documentos recomendado para tener en su conjunto de entrenamiento.
  • Si el conjunto de entrenamiento contiene más de 10 000 documentos, Advanced Designer mostrará una advertencia indicando que la habilidad puede volverse inestable.
  1. Haga clic en Train Activity para entrenar la actividad.
  2. Una vez que se haya entrenado la actividad, las pruebas de la actividad comenzarán automáticamente. Después de que se completen las pruebas, vaya a la pestaña Results y analice los resultados de extracción de campos para su actividad. Las estadísticas que se muestran en la pestaña Results son idénticas a las estadísticas generales de la habilidad que se muestran en la pestaña Results. Si es necesario, realice los cambios necesarios en su etiquetado y vuelva a entrenar la actividad.
La actividad solo se puede entrenar y probar utilizando documentos con etiquetado confirmado. Los documentos tienen etiquetado no confirmado si el etiquetado de referencia se generó automáticamente en función del etiquetado predicho, a menos que copie el etiquetado predicho al de referencia utilizando la opción correspondiente en el menú contextual del documento. Puede comprobar el estado del etiquetado de cada documento en la pestaña Documents. Para confirmar el etiquetado de un documento, debe revisarlo en la pestaña Fields.