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文書インテリジェンスとレビュー

企業情報を抽出し分類し,例外と再検討の決定を追跡できるようにする.

文書情報とレビューのための概念説明

状況

チームでは様々なレイアウトと不完全な情報を持つ文書を処理します作業流は,下流行動前に抽出されたコンテンツを検証された事実と正しい審査者に通行する不確実性から区別する必要があります.

疑問から証拠へ

実践的なアプローチです

  1. 01

    情報を定義する

    文書タイプ,フィールド,分類,および各エラーの結果を指定する.

  2. 02

    ワークフローをデザインする

    摂取,抽出,検証,ヒトレビューを追跡可能なソース参照と接続する.

  3. 03

    変化を評価する

    代表的なレイアウト,スキャン,欠落したフィールド,曖昧な例を拡大する前にテストする.

検証すべきもの

  • モデル信頼値をフィールドが正しい証拠として扱わないこと.
  • 後に続く後流行動前に例外所有と承認を定義する.

典型的な出力

  • 文書とフィールドの仕様
  • 処理・レビューアーキテクチャ
  • 誤差分析と受け入れデータセット

例の措置

  • 保存された文書のフィールド精度
  • 審査を要求する例外
  • 修正を含む処理時間

具体プロジェクトのためのベースラインと受け入れ基準を合意する.

図示的なシナリオと概念的なイメージ各取り組みの範囲,成果物,受け入れ証拠は合意される.例の措置は成果を出すものではない.

次のステップ

文脈を教えて下さい
可能性を探求する