Document Understanding 用户指南

您可以从“衡量”部分查看项目的整体状态，并查看具有改进潜力的领域。

The main measurement on the page is the overall Project score.

此衡量标准会影响所有文档类型的分类器和提取程序分数。每个因素的分数都对应于模型评分，可以分别在“分类衡量标准”和“提取衡量标准”中查看。

模型评分是一项功能，旨在帮助您为分类模型的性能实现可视化。具体表现形式为 0 到 100 之间的模型分数，如下所示：

无论模型分数如何，您都可以根据项目需求决定何时停止训练。即使模型被评为“优秀”，也不意味着它将满足所有业务要求。

“分类”分数影响模型的性能以及数据集的大小和质量。

如果选择“分类”，右侧将显示两个选项卡：

The Extraction score factors in the overall performance of the model as well as the size and quality of the dataset. This view is split into document types. You can also go straight to the Annotate view of each document type by selecting Annotate.

如果在“提取”视图中选择任何可用文档类型，右侧将显示三个选项卡：

The Dataset tab helps you build effective datasets by providing feedback and recommendations of the steps needed to achieve good accuracy for the trained model.

“管理”栏中显示了三个数据集状态级别：

如果会话中未创建任何字段，则数据集状态级别为灰色。

您可以在“度量”部分比较两个分类或提取模型版本的性能。

要比较两个分类模型版本的性能，请先导航至“度量”部分。然后，为您感兴趣的分类模型选择“比较模型”。

您可以从每列顶部的下拉列表中选择要比较的版本。 系统默认选中左侧的当前版本（即最新可用版本），而右侧为最新发布的版本。

图 1. 分类模型比较

比较分类模型依赖于四个关键指标：

所显示文档类型的排序依据，来源于比对中最新版本所采用的顺序。如果文档类型在其中一个比较版本中不可用，每个度量的值都会被替换为“不适用”。

要比较两个提取模型版本的性能，请先导航至“度量”部分。然后，为您感兴趣的提取模型选择“比较模型”。

您可以从每列顶部的下拉列表中选择要比较的版本。 系统默认选中左侧的当前版本（即最新可用版本），而右侧为最新发布的版本。

图 2. 提取模型比较

对提取模型的比较有赖于以下重要指标：

所显示字段名称的排序依据，来源于比对中最新版本所采用的顺序。如果字段名称在其中一个比较版本中不可用，每个度量的值都会被替换为“不适用”。

您还可以比较“表格”部分中表格的字段分数。

您可以通过比较页面的“下载高级指标”按钮下载每个版本的高级指标文件。