Configuration de l'auto-apprentissage pour l'extraction de champs

Pour permettre au système d’utiliser les variantes dans l’auto-apprentissage, procédez aux étapes suivantes :

1. Ajoutez les variantes de section en utilisant l’une des trois méthodes suivantes :

• Créer les variantes manuellement. Pour ce faire, cliquez sur l'onglet Jeux de données dans les propriétés de la section, puis cliquez sur le bouton Afficher.... Puis cliquez sur le bouton Ajouter... pour ajouter les variantes.
• Charger les variantes à partir d'une base de données. Pour ce faire, cliquez sur l'onglet Jeux de données dans les propriétés de la section, puis cliquez sur le bouton Configurer.... Dans la liste déroulante, sélectionnez Base de données comme source de données.
• Créer des variantes à l'aide d'un script. Pour ce faire, cliquez sur Jeux de données dans les propriétés de la section, puis cliquez sur le bouton Configurer.... Dans la liste déroulante, sélectionnez Script comme source de données.

1. Enregistrez et publiez la définition de document.
2. Apprentissage d'un classificateur à partir des variantes nouvellement créées :

• Basculez en mode Lots d'apprentissage de classification et chargez les images de document dans un nouveau lot.
• Attribuez une catégorie de référence à chaque document, en utilisant les variantes en tant que catégories distinctes :
• Cliquez surDéfinir la catégorie... → Ajouter... → Ajouter...
• Sélectionner Préciser la variante.
• Sélectionnez une variante dans la liste.
• Formez un classificateur en cliquant sur Projet → Apprentissage de classification → Apprendre.

Lors de l'utilisation des résultats de l'apprentissage, vous devez vérifier quelle variante a été attribuée à un document et la modifier si nécessaire. Pour afficher les identifiants des variantes sur le formulaire, créez un champ de service. Pour plus de détails, consultez Autoriser les opérateurs à modifier les variantes.

Après la vérification et la rectification des emplacements de leurs champs par les opérateurs, les documents sont placés dans un lot d'apprentissage.

Les documents sont mis en correspondance avec la version actuelle de FlexiLayout formée. Si tous les champs sont trouvés correctement, il n'est pas nécessaire de soumettre FlexiLayout à un nouvel apprentissage.

Remarque : Il est également possible que FlexiLayout trouve les champs correctement, mais que l'opérateur ait dû les modifier. Les documents ont été traités à l'aide d'une version ancienne ou non formée de FlexiLayout. Pendant que les documents étaient en attente de vérification, le système a formé FlexiLayout à partir d’autres documents. En conséquence, les documents donnés sont maintenant traités correctement.

Dans ce cas, les documents sont conservés dans le lot d'apprentissage avec le statut Pour test. Ils seront utilisés pour des tests de régression afin d’éviter la dégradation des versions ultérieures de FlexiLayout.

Si un FlexiLayout formé est appliqué et que certaines régions de champ ne correspondent pas, les documents seront utilisés pour former une nouvelle version de FlexiLayout. Le statut Pour apprentissage leur sera affecté.

Les résultats d'apprentissage constituent une nouvelle version de FlexiLayout. Pour comparer la nouvelle version et la version précédente, les deux sont appliquées aux documents du lot d'apprentissage avec les statuts Pour apprentissage et Pour test. Le système vérifie dans quelle mesure les régions de champ détectées correspondent à la présentation confirmée par l'utilisateur. Le FlexiLayout qui fournit la meilleure correspondance sera utilisé dans le traitement ultérieur des documents et la version la moins performante sera supprimée.