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Un Skill de documento extrae los valores de los campos de documentos estructurados y semiestructurados de un único tipo. Los documentos del mismo tipo comparten los mismos campos, reglas de validación y estructura; por ejemplo, las facturas, los acuerdos y las listas de envío constituyen cada uno un tipo de documento distinto.
Un Skill de documento procesa solo un archivo por transacción. Para procesar varios archivos en una sola transacción, use la actividad Extract de una Habilidad de proceso.

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Documentos estructurados vs. semiestructurados

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Entrenamiento de una Skill de documento

Para comenzar a entrenar una Skill de documento, etiquete los campos en un documento. A medida que entrene, Vantage sugiere automáticamente ubicaciones de campos para agilizar el proceso de etiquetado.

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Variantes de tipo de documento

Los documentos de un mismo tipo casi siempre tienen campos, reglas de validación y estructura idénticos, pero las variantes del mismo tipo pueden diferir ligeramente, por ejemplo, según el año en que se emitió el documento. Una sola Skill de documento puede manejar cualquier número de variantes; el enfoque de entrenamiento adecuado depende de cuántas variantes necesite abarcar.

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Elegir una actividad según la escala

Para formularios estructurados (hasta 10 variantes), use la Skill de documento de Vantage. Trate las variantes adicionales como tipos de documento distintos. Para documentos semiestructurados, el enfoque recomendado depende del número de variantes:
Las actividades Deep Learning, Fast Learning y Extraction Rules solo están disponibles en Advanced Designer. Para usarlas, abra su Skill de documento en Advanced Designer; la skill puede seguir usándose como referencia desde Skill Designer y las Habilidades de proceso una vez publicada.

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Recomendaciones para el entrenamiento y las pruebas

  • Use un conjunto de entrenamiento representativo. Incluya al menos 2–3 documentos por variante. Incluso una sola muestra por variante es mejor que ninguna. Si el conjunto no cubre todas las variantes, use la actividad de Deep Learning: generaliza a partir de patrones de imagen, la estructura espacial, el contenido de los campos y las etiquetas circundantes, y puede procesar variantes con las que no se entrenó.
  • Pruebe con distribuciones similares a las de producción. Use una muestra aleatoria extraída de su flujo real de documentos para que cada variante aparezca en el conjunto de prueba aproximadamente con la misma frecuencia con la que aparece en producción. Esto mantiene válida su estimación de exactitud.

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Próximos pasos

Configurar un Skill de documento

Cree, entrene y publique un Skill de documento, incluidos los formularios estructurados y Online learning.

Añadir campos

Marque los campos en la pestaña Editor y configure las propiedades de los campos por tipo.

Etiquetado de documentos

Directrices para etiquetar documentos estructurados y semiestructurados durante el entrenamiento.

Analizar los datos extraídos

Revise las estadísticas de extracción de campos y corrija el etiquetado de referencia en la pestaña Result Review.