Casos de uso
- Cuando su conjunto de documentos no está lo suficientemente estandarizado como para usar una actividad Fast Learning para extraer datos, no tiene suficientes documentos para entrenar una actividad Deep Learning y los documentos tienen una estructura conocida que puede formalizarse.
- Cuando desea un mayor control sobre la IA, analizando los resultados de predicción de las actividades Deep Learning y Fast Learning antes de transferir esos valores a los campos del documento. Por ejemplo, si espera extraer un número ubicado cerca de alguna palabra clave, puede filtrar las hipótesis que no parecen ser un número y aquellas que no están ubicadas cerca de la palabra clave. En general, si se requiere posprocesamiento con reglas, esto suele indicar que el conjunto de entrenamiento para las actividades Deep Learning y Fast Learning debe ampliarse, porque las tecnologías de aprendizaje automático pueden “captar” y aprender el tipo de datos de un campo, su ubicación típica y su contexto.
- Cuando tiene un archivo FlexiLayout de ABBYY FlexiLayout Studio que desea reutilizar. Para obtener más información, consulte Importing FlexiLayouts from ABBYY FlexiLayout Studio.
- Cuando sus documentos contienen estructuras complejas (p. ej., tablas anidadas, que son estructuras repetitivas dentro de otras tablas) que no pueden extraerse mediante otras actividades dirigidas a documentos semiestructurados.
