L’activité Extraction Rules fonctionne avec le texte reconnu de documents non structurés. Les règles utilisent des entités nommées, des mots-clés et des expressions régulières pour définir des conditions pour les champs à extraire.Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.abbyy.com/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
Cas d’usage
- Si vous avez extrait plusieurs objets du même type à l’aide d’une activité Named Entities (NER) et que vous devez maintenant trouver une occurrence particulière. Par exemple, plusieurs entités Organization peuvent être extraites d’un contrat de bail. Vous pouvez utiliser une activité Extraction Rules pour déterminer le bailleur et le locataire.
- Si vous n’avez pas assez de documents pour utiliser une activité Deep Learning. Dans ce cas, vous pouvez créer une activité Extraction Rules et extraire les objets requis à l’aide de mots-clés, d’expressions régulières ou d’autres règles métier.
- Si vous devez extraire un objet d’un type non standard. Par exemple, vous pouvez vouloir extraire une combinaison de date et d’heure plutôt que la seule date.
- Si vous devez regrouper plusieurs champs liés au même objet. Par exemple, vous pouvez utiliser une activité Extraction Rules pour regrouper le nom, la date de naissance et l’adresse de chaque personne. Une activité Named Entities (NER) peut également extraire les noms et les adresses, mais elle ne vous permettra pas d’associer les adresses à leurs noms respectifs.