사전 학습된 SDU 모델 적용

텍스트를 추출할 수 있고 문서에서 표, 목록, 섹션을 식별하도록 학습된 사전 구축된 SDU(스마트 문서 이해) 모델을 적용하세요.

문서에 캡처하려는 중요한 정보가 포함된 표가 있는 경우 사전 학습된 모델을 사용하세요. 또한 이 모델은 표, 목록 및 섹션의 중첩 구조에 내재된 의미를 보존할 수 있습니다. 사전 학습된 모델을 사용하면 문서 구조에서 정보를 캡처하는 프로세스의 속도가 빨라집니다.

문서 구조가 문서에서 의미를 추론하는 데 사용되는 방식을 사용자 지정하거나 SDU 모델에서 생성된 필드로 문서를 분할하려는 경우에는 대신 사용자 학습 모델을 만드세요. 자세한 내용은 사용자 학습 SDU 모델 정의하기 를 참조하세요.

사전 학습된 모델이 계약 문서 검색 프로젝트에 자동으로 적용됩니다. 문서에서 계약 관련 콘텐츠에 주석을 다는 대신 이 프로젝트는 계약에 중요한 용어와 개념을 인식하는 방법을 이미 알고 있는 모델을 적용합니다.

문서 준비

다음 파일 유형에만 사전 학습된 SDU 모델을 적용할 수 있습니다:

Discovery가 지원하는 파일 형식의 전체 목록은 지원되는 파일 형식 를 참조하세요.

스마트 문서 이해 도구는 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 분석하는 파일의 이미지에서 텍스트를 추출합니다. 이미지는 OCR에서 지원하는 최소 품질 요구 사항을 충족해야 합니다. 자세한 내용은 광학 문자 인식 를 참조하세요.

이 도구는 다음과 같은 특성을 가진 문서를 읽을 수 없으므로 시작하기 전에 컬렉션에서 해당 문서를 제거하세요:

스마트 문서 이해 모델을 적용하면, AI 모델을 문서에 적용하는 데 필요한 리소스로 인해 컬렉션의 변환 시간이 늘어날 수 있습니다.

사전 학습된 스마트 문서 이해 모델을 컬렉션에 적용하려면 다음 단계를 완료하세요:

탐색 패널에서 컬렉션 관리 페이지를 엽니다.
모델을 적용할 컬렉션을 선택합니다.
필드 식별 페이지 로 이동합니다.
사전 학습된 모델을 선택합니다

텍스트 추출만 옵션이 기본적으로 사용됩니다. 이 모델을 사용하면 소스 문서에서 인식되는 모든 텍스트가 text 필드에 색인됩니다.
제출를 클릭한 다음 변경 사항 적용 및 재처리를 클릭합니다.

SDU 모델이 문서에서 테이블과 같은 구조를 찾아 처리하는 경우 구조의 표현을 enriched_{field} 이라는 필드에 저장하며, 여기서 {field} 는 구조가 저장된 필드입니다.

다음 발췌문은 사전 학습된 SDU 모델에 의해 처리된 문서의 enriched_html 필드에 있는 테이블의 JSON 표현을 보여줍니다.

처리된 구조에서 텍스트를 추출하려면 location 필드를 사용하여 텍스트 문자열이 시작하고 끝나는 위치를 식별하는 인덱스 값을 찾을 수 있습니다.

인덱싱된 테이블의 구조에 대한 자세한 내용은 테이블 이해하기 를 참조하세요.

스마트 문서 이해 도구로 작업할 때 문제가 발생하는 경우 다음 해결 방법을 따르세요.

오류: 미리 학습된 모델을 컬렉션에 적용하면 문서 처리가 성공적으로 완료되지 않고 Insufficient resources to process document 메시지가 표시됩니다.
원인: 이 오류는 머신 러닝 모델을 구축하는 프로세스의 구문 분석, 구조 식별 또는 어셈블리 단계에서 메모리 부족 오류가 발생하여 표시됩니다. 컬렉션에 있는 문서 중 하나 이상이 너무 크거나 복잡한 표가 너무 많아 도구가 처리할 수 없는 경우 리소스가 부족합니다.
솔루션: 컬렉션에 미리 학습된 모델을 적용하기 전에 큰 문서나 표가 많은 문서가 있는지 검토하고 더 작은 문서로 분할한 다음 컬렉션에 적용하세요. 정확한 한도는 문서의 복잡성에 따라 다릅니다. 일반적으로 400페이지가 넘는 문서는 분할하고 단일 문서에 20개 이상의 복잡한 표를 포함하지 마세요.