FormRecognizer是一种基于机器学习的文档分析服务,用于自动提取结构化数据。在FormRecognizer分析中,有时会遇到一些不可翻译的值,即无法准确识别或解析的文本内容。以下是识别FormRecognizer分析中存在不可翻译值的方法:
- 数据预处理:在使用FormRecognizer进行分析之前,可以对待分析的文档进行预处理。这包括清理文档中的噪声、调整图像质量、裁剪和旋转图像等操作,以提高文本识别的准确性。
- 自定义模型训练:FormRecognizer提供了自定义模型训练的功能,可以根据特定的业务需求训练模型。通过提供包含不可翻译值的样本文档,可以训练模型以更好地识别和处理这些值。
- 异常处理:在分析结果中,FormRecognizer会提供识别的文本内容以及其对应的置信度。当存在不可翻译值时,可以通过检查置信度较低的文本内容来识别这些值。可以根据业务需求设定一个阈值,将置信度低于该阈值的文本标记为不可翻译值。
- 人工干预:对于无法通过自动识别解决的不可翻译值,可以通过人工干预的方式进行处理。可以使用人工智能平台或者人工审核的方式,对不可翻译值进行手动识别和处理。
FormRecognizer的应用场景包括但不限于表格数据提取、票据识别、发票处理、表单填写等。对于识别FormRecognizer分析中存在的不可翻译的值,腾讯云提供了OCR文字识别服务,可以用于识别和提取文档中的文本内容。您可以使用腾讯云的OCR文字识别服务来处理不可翻译的值。具体产品介绍和使用方法,请参考腾讯云OCR文字识别服务的官方文档:OCR文字识别。