- Información general
- Proceso de Document Understanding
- Tutoriales de inicio rápido
- Componentes de marco
- Información general
- Actividades de Document Understanding
- Resumen de la clasificación de documentos
- Asistente para Configurar clasificadores de Clasificar ámbito de documento
- Clasificador inteligente de palabra clave
- Clasificador basado en palabras clave
- Clasificador de aprendizaje automático
- Clasificador generativo
- Actividades relacionadas con la clasificación de documentos
- Consumo de datos
- Llamadas a API
- Paquetes ML
- Información general
- Document Understanding - Paquete ML
- DocumentClassifier: paquete ML
- Paquetes ML con capacidades OCR
- 1040: paquete ML
- 1040 Anexo C - Paquete ML
- 1040 Anexo D - Paquete ML
- 1040 Anexo E - Paquete ML
- 1040x: paquete ML
- 3949a: paquete ML
- 4506T: paquete ML
- 709: paquete ML
- 941x: paquete ML
- 9465: paquete ML
- 990 - Paquete ML: vista previa
- ACORD125: paquete ML
- ACORD126 - Paquete ML
- ACORD131 - Paquete ML
- ACORD140 - Paquete ML
- ACORD25 - Paquete ML
- Extractos bancarios: paquete ML
- Conocimientos de embarque: paquete ML
- Certificado de incorporación: paquete ML
- Certificado de origen: paquete ML
- Cheques: paquete ML
- Certificado de producto secundario: paquete ML
- CMS1500 - Paquete ML
- Declaración de conformidad de la UE: Paquete ML
- Estados financieros: paquete ML
- FM1003: paquete ML
- I9 - Paquete ML
- Documentos de identidad: paquete ML
- Facturas: paquete ML
- FacturasChina - Paquete ML
- Facturas en hebreo: paquete ML
- FacturasIndia - Paquete ML
- FacturasJapón - Paquete ML
- Envío de facturas: paquete ML
- Listas de embalaje: paquete ML
- Pasaportes: paquete ML
- Nóminas - - Paquete ML
- Órdenes de compra: paquete ML
- Recibos - paquete ML
- ConsejosDeRemesas: paquete ML
- UB04 - Paquete ML
- Facturas de servicios públicos: paquete ML
- Títulos de vehículos: paquete ML
- W2 - Paquete ML
- W9 - Paquete ML
- Otros paquetes ML listos para usar
- Puntos finales públicos
- Requisitos de hardware
- Procesos
- Administrador de documentos
- Servicios de OCR
- Idiomas admitidos
- Aprendizaje profundo
- Paneles de insights
- Document Understanding implementado en Automation Suite
- Document Understanding implementado en AI Center independiente
- Licencia
- Actividades
- Actividades.DeUipath
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
Document Understanding user guide
Extractor con aprendizaje automático
Extractor con aprendizaje automático
El Extractor con aprendizaje automático es una herramienta de extracción de datos que utiliza modelos de aprendizaje automático con el fin de identificar e informar sobre los datos destinados a la extracción de datos.
This activity is the companion of UiPath® Document UnderstandingTM models, as the means to consume such models within your workflows.
The ML approach is strongly recommended for structured or semi-structured documents in which layouts of different document providers vary greatly. Given its machine learning approach, the extractor uses a trained machine learning model, that learns and can then infer values for the targeted fields, even from documents and layouts it has never seem before. In other words, if documents do not follow a text or layout pattern, the Machine Learning Extractor may be a good option for your use case.
El modelo de aprendizaje automático puede utilizarse de diversas maneras:
- con uno de los puntos finales públicos de UiPath Document Understanding, si deseas utilizar modelos genéricos dirigidos a determinados tipos de documentos o
- con modelos de aprendizaje automático entrenados a medida a partir de los modelos disponibles de UiPath Document Understanding.
This extractor can be trained / re-trained. Check the Machine Learning Extractor Trainer section for details.
Las imágenes con una resolución inferior a 50 x 50 píxeles no pueden procesarse, por lo que se genera un error.
Requisitos especiales
Debes utilizar:
- uno de los puntos finales públicos de UiPath Document Understanding para la extracción de datos o
- modelos de aprendizaje automático alojados en AI Center en Automation Cloud o
- modelos de aprendizaje automático alojados en AI Center local, pero con licencia a través de Automation Cloud, en los que debes utilizar tu clave de API de Automation Cloud para Document Understanding.
Para utilizar el Extractor con aprendizaje automático bajo licencia local, debes alojar tus modelos de Document Understanding en tu instancia local de AI Center (instalación aislada).
Cómo configurarlo
Activity configuration
Si el punto final que utilizas tiene licencia a través de Automation Cloud, debes facilitar tu clave API de Automation Cloud Document Understanding.
Si utilizas el Extractor con aprendizaje automático con un punto final público de UiPath Document Understanding o con una habilidad ML pública en AI Center, debes configurar el argumento del punto final de la actividad con la URL correspondiente.
Si utilizas el Extractor de aprendizaje automático con una habilidad ML implementada, debes configurar el argumento Habilidad ML de la actividad con la selección correcta de tu lista de habilidades ML alojadas en AI Center.
Si intentas establecer ambas opciones, se muestra un error, ya sea en el asistente de configuración o directamente en el flujo de trabajo.