A. 문서가 분류 문서 유형 중 하나에 포함되어 있거나 건너뛰었습니다.

B. 대상 필드가 문서에서 추출되어 사람의 유효성 검사를 위해 Action Center로 전송됩니다.

C. 추출된 데이터를 데이터세트로 내보냅니다.

D. OCR 엔진은 이미지 문서에서 텍스트를 추출하는 데 사용됩니다.

A. OCR(광학 문자 인식)은 이미지에서 텍스트를 읽고 각 문자와 위치를 인식하는 방법이며, IntelligentOCR은 노이즈가 많은 입력 데이터에서도 작동할 수 있는 향상된 버전입니다.

B. OCR(광학 문자 인식)은 이미지에서 텍스트를 읽고 각 문자와 위치를 인식하는 데 사용되는 활동인 IntelligentOCR이 포함된 UiPath Studio 활동 패키지입니다. OCR은 문서 이해 프로세스에 널리 사용됩니다.

C. IntelligentOCR은 단순히 OCR(광학 문자 인식)의 브랜드를 변경한 것입니다. 둘 다 이미지에서 텍스트를 읽고 각 문자와 위치를 인식하는 방법입니다.

D. IntelligentOCR은 정보 추출에 필요한 모든 활동이 포함된 UiPath Studio 활동 패키지인 반면, OCR(광학 문자 인식)은 이미지에서 텍스트를 읽고 각 문자와 위치를 인식하는 방법입니다.

A. 각 레이블에 대한 축어적 콘텐츠입니다.

B. 각 메타데이터의 엔터티 수입니다.

C. 그룹 A와 그룹 B 간의 축어 길이 차이.

D. 각 레이블의 총 축어 개수 및 비율입니다.

A. 통신의 모든 엔터티를 검토해야 합니다.

B. 단락 내의 모든 엔터티를 검토해야 합니다.

C. 엔터티 값이 올바르게 예측되었지만 엔터티 유형이 잘못된 경우 변경할 수 없습니다.

D. 단일 엔터티 값을 여러 단락으로 분할할 수 있습니다.

A. 데이터 분류에 엄격함을 적용하여 새로 발견된 개체가 하나의 범주 또는 개체에만 맞는지 확인합니다.

B. 처리된 데이터에 네트워크 구조와 같은 부모-자식 계층 이외의 관계 스키마를 적용합니다.

C. 관련 정보를 더 쉽게 찾을 수 있도록 통제된 어휘를 사용하여 지식을 정리합니다.

D. 문서 유형별로 데이터 추출 대상 정보(필드)와 문서 유형을 정의합니다.