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Melhores práticas para consultas personalizadas do Amazon Textract
O Amazon Textract permite que você personalize a saída de seu recurso de consultas pré-treinado treinando e usando um adaptador para seu modelo básico. Com as consultas personalizadas do Amazon Textract, você pode usar seus próprios documentos e treinar um adaptador para personalizar o modelo básico, mantendo o controle sobre seus documentos proprietários. Ao criar consultas para seus adaptadores, use as práticas recomendadas a seguir. Para obter mais informações sobre adaptadores, consultePersonalizando suas respostas de consultas.
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Os dados da amostra devem conter variações de layout e variações de imagem que sejam representativas dos documentos a serem usados na produção.
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É necessário um mínimo de cinco amostras (por nível de consulta) para treinamento ou teste. Quanto mais amostras forem usadas para treinamento, melhor.
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As consultas anotadas devem ter uma variedade de respostas. Por exemplo, se a resposta a uma consulta for “Sim” ou “Não”, as amostras anotadas devem ter ocorrências de “Sim” e “Não”
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As consultas compostas devem ter significados e estruturas lógicas. Por exemplo, para extrair o nome do beneficiário no cheque, a consulta deve ser “Quem é o beneficiário?” e não 'Qual é o nome? '.
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Se um valor que precisa ser extraído tiver uma chave associada, inclua a chave na consulta para obter melhores resultados. Se houver chaves que ocorram várias vezes, use perguntas hierárquicas como “Qual é o primeiro nome do mutuário?” e “Qual é o primeiro nome do co-mutuário?”
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Mantenha a consistência no estilo de anotação. Se um campo aparecer em vários lugares em um documento e você decidir anotar somente uma ocorrência, siga a mesma diretriz e anote somente uma ocorrência em todos os documentos. Como alternativa, se você optar por anotar todas as ocorrências de um valor, siga o mesmo processo para todos os documentos.
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Mantenha a consistência ao anotar campos com espaços. Se o valor de um campo for '123 456 78' e se você optar por anotá-lo como '12345678', siga a mesma diretriz para todos os documentos. Não altere entre anotar o valor como '123 456 78' e '12345678'.
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Anote os dados em todas as páginas de um documento, mesmo que você possa executar inferências em apenas algumas páginas. Se não for possível anotar todas as páginas, divida o documento e use somente as páginas que você pode anotar no seu conjunto de dados.
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As consultas personalizadas não oferecem suporte a perguntas relacionadas a assinaturas (como “O documento está assinado?”). Para saber se um documento está assinado, use o recurso de assinaturas na sua solicitação de API.
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Ao corrigir as respostas da pré-rotulagem, você pode fazer pequenas modificações no texto apresentado nos documentos, como corrigir alguns erros de caracteres ou remover espaços e pontuação. Mas se o texto não for exibido nos documentos, não o insira como resposta.
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Use a consulta exata usada no treinamento para inferência.
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Forneça resultados de pré-etiquetagem somente para a
source-refpágina. Se você tiver resultados de pré-marcação com blocos que não são dasource-refpágina, isso pode afetar o desempenho.
