Mga Tip para sa Paglikha ng Epektibong Attributes sa Analyzer sa Acrobat

Ang paggawa ng mabisang mga attribute ay isang iterative na proseso. Magsimula sa isang simpleng kahulugan, suriin kung paano ito binibigyang-kahulugan ng Analyzer sa tunay na mga dokumento, at magdagdag ng detalye lamang kapag ang mga resulta ay nagpapakita na kailangan ng paglilinaw.

Magsimula sa isang simpleng kahulugan

Magsimula sa direktang paglalarawan ng impormasyon na gusto mong kunin.

Iwasang magdagdag ng mga limitasyon, kondisyon, o halimbawa hangga’t hindi mo nauunawaan kung paano gumagana ang pangunahing kahulugan. Ang pagsisimula nang simple ay nagpapadali sa pagkilala kung aling pagkakasulat ang nagpapahusay o nagbabawas ng katumpakan.

Halimbawa:

    Kunin ang retainer fee mula sa dokumento.

Sumulat ng malinaw na mga kahulugan sa simpleng wika

Ilarawan ang konsepto na parang ipinaliliwanag mo ito sa taong hindi pamilyar sa dokumento.

Tumuon sa kahulugan kaysa sa kung saan lumalabas ang impormasyon.

Iwasang umasa sa:

• Pag-format.
• Mga numero ng seksyon.
• Posisyon sa page.
• Ibang mga tagubilin na nakadepende sa layout.

Halimbawa:

    Ang isang rate card ay naglilista ng mga tungkulin o posisyon at ng hourly rate para sa bawat isa.

Pahusayin ang isang attribute

Ang pagpapahusay ay karaniwang nangangailangan ng mahigit isang evaluation cycle.

Tukuyin ang mga hindi inaasahang resulta

Gamitin ang pattern sa mga resulta para magpasya kung paano babaguhin ang depinisyon.

Masyadong malawak ang mga resulta

Kung nag-e-extract ang attribute ng hindi kaugnay na content:

• Gawing mas tukoy ang definition.
• Tukuyin ang inaasahang format ng sagot kapag kapaki-pakinabang.
• Pumili ng angkop na uri ng value, tulad ng Number para sa mga numeric na resulta.

Halimbawa:

    Ibalik ang sagot bilang porsyento lamang.

Masyadong makitid o nawawala ang mga resulta

Kung hindi nababalik ang mga inaasahang value:

• Alisin ang mga hindi kinakailangang constraint.
• Magdagdag ng mga positibo at negatibong halimbawa para linawin ang nilalayon na resulta.
• Tiyakin na lumilitaw talaga ang target na impormasyon sa mga dokumento na sinusuri.

Magkakaiba ang mga resulta sa iba’t ibang dokumento

Kung gumagana ang definition para sa ilang dokumento pero hindi sa iba:

• I-validate muna ito gamit ang mga dokumentong alam mong naglalaman ng target na impormasyon.
• Palawakin ang pagsusuri sa mas malawak na uri ng mga dokumento pagkatapos lamang na maging consistent ang mga unang resulta.
• Manu-manong i-verify ang source document kapag hindi ka sigurado kung naroon ang inaasahang value.

Gamitin ang mga halimbawa nang may layunin

Makakatulong ang mga halimbawa na linawin kung ano ang dapat isama o hindi isama ng definition.

• Gamitin ang mga positibong halimbawa para ipakita ang mga value na dapat i-extract.
• Gamitin ang mga negatibong halimbawa para ipakita ang mga value na hindi dapat i-extract.
• Limitahan ang mga halimbawa sa tatlo hanggang lima kapag posible.

Dapat pinag-iigi ng mga halimbawa ang malinaw na definition, hindi papalitan ito.

Gamitin ang multi-step logic lamang kapag kinakailangan

May mga attribute na umaasa sa konteksto o pagkakasunod-sunod ng mga desisyon. Sa mga pagkakataong iyon, ilarawan nang malinaw ang lohika.

Halimbawa

I-extract ang retainer fee sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito:

1. Hanapin ang seksyon ng mga bayad sa dokumento.
2. Tukuyin ang mga retainer fee na ipinahayag bilang porsiyento sa simula ng termino.
3. Ituring ang X% bilang standard; lahat ng iba pang porsiyento ay nagpapahiwatig ng negotiated rates.
4. Ibalik ang porsiyento at kung ito ay standard o negotiated.

Gamitin lang ang approach na ito kapag ang mas simpleng kahulugan ay hindi nagbibigay ng maaasahang mga resulta.

Gamitin ang evaluation feedback

I-review ang mga na-extract na value sa panahon ng testing at markahan ang mga resulta bilang tama o mali.

Kapag mali ang isang resulta, magbigay ng tamang value kung posible. Nakakatulong ito sa pagkilala ng mga false positive, napalampas na tugma, at mga pattern na nagpapahiwatig kung saan kailangan ng pag-refine sa kahulugan.

Mag-validate bago mag-scale

Bago i-apply nang malawakan ang isang attribute, i-validate ito laban sa kumakatawang sample ng mga dokumento.

Nakakatulong ang validation na:

• Tukuyin ang mga edge case.
• Iwasang ilagay ang hindi tumpak na kahulugan sa malaking set ng dokumento.
• Makabuo ng tiwala na ang attribute ay kumilos nang pare-pareho.

Kung mukhang mali pa rin ang mga resulta, i-verify ang mga source document bago pa i-refine ang kahulugan. Kasama sa mga karaniwang dahilan:

• Mahinang kalidad ng text sa mga na-scan na dokumento.
• Mga file na may password o naka-lock.
• Mga nasirang source file.
• Nawawala ang target information.

Kumpirmahin na ang inaasahang impormasyon ay nasa dokumento bago baguhin ang kahulugan na maaaring tama na.