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Vantage puede normalizar los datos extraídos para garantizar una representación uniforme. Se pueden normalizar los siguientes tipos de datos: Para normalizar los datos extraídos de un campo, especifique su tipo de dato:
1

Abrir las opciones del campo

En el formulario de datos, haga clic en el botón de configuración situado junto al campo.
2

Seleccionar un tipo de dato

En el cuadro de diálogo Opciones del campo, seleccione el tipo de dato en la lista desplegable.
Para que la normalización funcione, configure las propiedades específicas del tipo de dato de cada campo para que Vantage extraiga todos los valores que deban normalizarse. Haga clic en Avanzado en el cuadro de diálogo Opciones del campo para acceder a estas propiedades. Consulte Propiedades por tipo de dato.
Valor normalizado mostrado al pasar el cursor sobre un campo

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Normalizar fechas

Al normalizar las fechas, Vantage convierte las fechas extraídas a formato ISO 8601:
  • YYYY-MM-DD para fechas
  • HH:MM:SS para horas
Para los separadores aceptados, consulte Tipos de datos.

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Ejemplos

Si están habilitados los formatos Día-Mes-Año y Mes-Día-Año, es posible que Vantage no pueda normalizar la fecha sin ambigüedad. En ese caso, puede elegir entre las dos posibles fechas.
Las fechas expresadas con palabras solo se normalizan cuando están en inglés y el inglés está seleccionado en la configuración de la skill. Es posible que Vantage no pueda normalizar una fecha en los siguientes casos:
  • La fecha está incompleta; por ejemplo, 4:39 am (los valores de hora solo se normalizan cuando se extraen junto con una fecha).
  • Se utilizan adverbios de tiempo en lugar de fechas exactas; por ejemplo, last month, a few days ago.
  • Aparecen palabras o caracteres adicionales junto a la fecha o la hora; por ejemplo, 2016/06/15 22.
  • Se utilizan representaciones de fecha poco habituales; por ejemplo, 14 Jumada Al-Awwal 1445.

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Normalizar números

Vantage puede normalizar números con agrupación occidental o india de dígitos:
  • Occidental — Agrupa los dígitos de tres en tres de derecha a izquierda, usando comas para separar miles, millones, etc.
  • India — Agrupa primero los tres dígitos de la derecha y, después, de dos en dos para decenas de millar, lakhs, decenas de lakh, crores, etc.
Vantage analiza la cadena extraída y la convierte a un formato estandarizado usando un punto (.) para separar las partes entera y fraccionaria. Para ver los separadores aceptados, consulte Tipos de datos.

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Ejemplos

Si la parte después del punto tiene tres dígitos (como en 1.000), debe elegir entre los dos valores posibles: si el punto separa los miles o la parte entera de la parte fraccionaria.
Los números escritos con palabras se normalizan solo cuando están en inglés y se ha seleccionado inglés en la configuración del skill. Es posible que Vantage no pueda normalizar un número en los siguientes casos:
  • Aparecen palabras o caracteres adicionales junto al número; por ejemplo, EURO12,345.678 o 5 kilos.
  • Hay una cantidad irregular de dígitos entre las partes fraccionaria y entera, o entre las partes decimal y de miles; por ejemplo, 123,456,7890. La parte fraccionaria debe contener 3 dígitos o menos. Si se extrae 123,456,789, el valor normalizado es 123456789; si se extrae 123,456,78, el valor normalizado es 123456.78.
  • Se usan representaciones numéricas irregulares.

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Normalizar montos de dinero

Un monto de dinero contiene un valor numérico y un símbolo de divisa, con el símbolo antes o después del monto. Al normalizar, Vantage muestra primero el símbolo de divisa, seguido del monto normalizado como número. La divisa se identifica por su símbolo o nombre: €, EURO y euros corresponden al euro. El valor normalizado usa exactamente el símbolo o nombre encontrado en el texto extraído.

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Ejemplos

Los montos escritos con palabras se normalizan solo cuando están en inglés y se selecciona inglés en la configuración de la skill.
Vantage puede no poder normalizar un monto de dinero si se usan palabras no válidas para denotar una divisa, por ejemplo: 12 ttt.