Eseguire il training di modelli personalizzati

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Il servizio Informazioni sui documenti di Azure supporta l'apprendimento automatico con supervisione. È possibile eseguire il training di modelli personalizzati e creare modelli compositi con documenti modulo e documenti JSON contenenti campi con etichette.

Screenshot di un documento di modulo d’esempio necessario per il training del modello personalizzato.

Per eseguire il training di un modello personalizzato:

  1. Archiviare moduli di esempio in un contenitore BLOB di Azure, insieme a file JSON contenenti informazioni sul layout e sul campo etichetta.
    • È possibile generare un file ocr.json per ogni modulo di esempio usando la funzione Analizza documento di Informazioni sui documenti di Azure. Inoltre, è necessario un singolo file fields.json che descrive i campi da estrarre e un file labels.json per ogni modulo di esempio che esegue il mapping dei campi al relativo percorso in tale modulo.
  2. Generare un URL di firma di accesso condiviso (SAS) per il contenitore.
  3. Usare la funzione API REST Build model (o il metodo SDK equivalente).
  4. Usare la funzione API REST Get model (o metodo SDK equivalente) per ottenere l'ID del modello sottoposto a training.

OPPURE

  1. Usare Azure Document Intelligence Studio per etichettare ed eseguire il training. Esistono due tipi di modelli di base per i moduli personalizzati: i modelli di template personalizzati o i modelli neurali personalizzati.
    • I modelli di template personalizzati estraggono accuratamente coppie chiave-valore etichettate, opzioni di selezione, tabelle, aree e firme dai documenti. Il training richiede solo pochi minuti e sono supportate più di 100 lingue.
    • I modelli neurali personalizzati sono modelli sottoposti a Deep Learning che combinano funzionalità di layout e di linguaggio per estrarre in modo accurato i campi etichettati dai documenti. Questo modello è ideale per i documenti semistrutturati o non strutturati.