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Prácticas recomendadas para las consultas personalizadas de Amazon Textract
Amazon Textract le permite personalizar el resultado de su función de consultas previamente entrenadas mediante el entrenamiento y el uso de un adaptador para su modelo base. Con Amazon Textract Custom Queries, puede usar sus propios documentos y entrenar un adaptador para personalizar el modelo base y, al mismo tiempo, mantener el control sobre sus documentos patentados. Al crear consultas para sus adaptadores, utilice las siguientes prácticas recomendadas. Para obtener más información sobre los adaptadores, consultePersonalización de las respuestas a las consultas.
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Los datos de muestra deben contener variaciones de diseño y variaciones de imagen que sean representativas de los documentos que se van a utilizar en la producción.
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Se requiere un mínimo de cinco muestras (por nivel de consulta) para la formación o las pruebas. Cuantas más muestras se utilicen para la formación, mejor.
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Las consultas anotadas deben tener una variedad de respuestas. Por ejemplo, si la respuesta a una consulta es «Sí» o «No», en las muestras anotadas deberían aparecer tanto «Sí» como «No»
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Las consultas compuestas deben tener significados y estructuras lógicas. Por ejemplo, para extraer el nombre del beneficiario en el cheque, la consulta debería ser «¿Quién es el beneficiario?» y no «¿Cuál es el nombre?».
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Si un valor que debe extraerse tiene una clave asociada, inclúyala en la consulta para obtener mejores resultados. Si hay claves que aparecen varias veces, utilice preguntas jerárquicas como «¿Cuál es el primer nombre del prestatario?» y «¿Cuál es el nombre del coprestatario?»
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Mantenga la coherencia en el estilo de anotación. Si un campo aparece en varios lugares de un documento y decide anotar solo una aparición, siga la misma pauta y anote solo una aparición en todos los documentos. Como alternativa, si decide anotar todas las apariciones de un valor, siga el mismo proceso para todos los documentos.
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Mantenga la coherencia al anotar los campos con espacios. Si el valor de un campo es «123 456 78» y decide anotarlo como «12345678», siga las mismas pautas para todos los documentos. No cambie entre anotar el valor como «123 456 78» y «12345678».
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Anota los datos en todas las páginas de un documento, aunque solo puedas hacer inferencias en algunas de las páginas. Si no es posible anotar todas las páginas, divida el documento y utilice solo las páginas que pueda anotar en el conjunto de datos.
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Las consultas personalizadas no admiten preguntas relacionadas con las firmas (por ejemplo, «¿Está firmado el documento?»). Para saber si un documento está firmado, usa la función de firmas en tu solicitud de API.
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Al corregir las respuestas del etiquetado previo, puede realizar pequeñas modificaciones en el texto presentado en los documentos, como corregir algunos errores de caracteres o eliminar los espacios y los signos de puntuación. Sin embargo, si el texto no aparece en los documentos, no lo introduzca como respuesta.
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Usa la misma consulta que se usó en el entrenamiento para hacer inferencias.
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Proporcione los resultados del etiquetado previo solo para la
source-refpágina. Si tienes resultados preetiquetados con bloques que no provienen de lasource-refpágina, es posible que esto afecte al rendimiento.
