As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Uso do esquema JSON de condições de ativação de loop humano com o Amazon Textract Quando usada com o Amazon A2I, a operação `AnalyzeDocument` oferece suporte para as seguintes entradas no parâmetro `ConditionType`: + `ImportantFormKeyConfidenceCheck` – use esta condição para criar um loop humano quando a confiança da inferência estiver dentro de um intervalo especificado para chaves de formulário de documento e blocos de palavras. Uma *chave de formulário* é qualquer palavra em um documento que esteja associada a uma entrada. A entrada é chamada de *valor*. Juntos, as chaves de formulário e os valores são referenciados como *pares chave-valor*. Um *bloco de palavras* refere-se às palavras que o Amazon Textract reconhece dentro de um bloco de texto detectado. Para saber mais sobre os blocos de documento do Amazon Textract; consulte [Documentos e objetos de blocos](https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/how-it-works-document-layout.html) no *Guias do desenvolvedor do Amazon Textract*. + `MissingImportantFormKey` – Use esta condição para criar um loop humano quando o Amazon Textract não tiver identificado a chave ou seus aliases associados dentro do documento. + `Sampling` – use esta condição para especificar uma porcentagem de formulários a serem enviados para humanos para análise, independentemente das pontuações de confiança da inferência. Use essa condição para fazer o seguinte: + Auditar seu modelo de ML amostrando aleatoriamente todos os formulários analisados pelo seu modelo e enviando uma porcentagem especificada para humanos para revisão. + Usando a condição `ImportantFormKeyConfidenceCheck`, faça uma amostragem aleatória de uma porcentagem das inferências que atenderam às condições especificadas em `ImportantFormKeyConfidenceCheck` para iniciar um loop humano e enviar apenas a porcentagem especificada a humanos para análise. **nota** Se você enviar a mesma solicitação para `AnalyzeDocument` várias vezes, o resultado da `Sampling` não será alterado para a inferência dessa entrada. Por exemplo, se você fizer uma solicitação `AnalyzeDocument` uma vez e `Sampling` não acionar um loop humano, as solicitações subsequentes para `AnalyzeDocument` com a mesma configuração não iniciarão um loop humano. ## Entradas e resultados de `ImportantFormKeyConfidenceCheck` O `ImportantFormKeyConfidenceCheck` `ConditionType` oferece suporte aos seguintes `ConditionParameters`: + `ImportantFormKey` – Uma string que representa uma chave em um par de valores-chave detectada pelo Amazon Textract que precisa ser revisada por operadores humanos. Se o valor desse parâmetro for o valor especial genérico (\$1), todas as chaves serão consideradas como correspondentes à condição. Você pode usar isso para modelar o caso em que qualquer par chave-valor que atenda a determinados limites de confiança precisa de análise humana. + `ImportantFormKeyAliases` – Uma matriz que representa ortografias alternativas ou equivalentes lógicos para a chave de formulário importante. + `KeyValueBlockConfidenceEquals` + `KeyValueBlockConfidenceLessThan` + `KeyValueBlockConfidenceLessThanEquals` + `KeyValueBlockConfidenceGreaterThan` + `KeyValueBlockConfidenceGreaterThanEquals` + `WordBlockConfidenceEquals` + `WordBlockConfidenceLessThan` + `WordBlockConfidenceLessThanEquals` + `WordBlockConfidenceGreaterThan` + `WordBlockConfidenceGreaterThanEquals` Quando você usa o `ImportantFormKeyConfidenceCheck` `ConditionType`, o Amazon A2I envia as inferências de bloco de chave-valor e de bloco de palavras dos blocos de chave-valor e os aliases associados especificados em `ImportantFormKey` e `ImportantFormKeyAliases` para análise humana. Ao criar uma definição de fluxo, se você usar o modelo de tarefa padrão do trabalhador fornecido na seção **Fluxos de trabalho de revisão humana** do console Amazon SageMaker AI, as inferências de chave-valor e bloco enviadas para análise humana por essa condição de ativação serão incluídas na interface do usuário do trabalhador. Se você usar um modelo de tarefa de operador personalizado, será necessário incluir o elemento `{{ task.input.selectedAiServiceResponse.blocks }}` para incluir dados de entrada de valor inicial (inferências) do Amazon Textract. Para obter um exemplo de modelo personalizado que usa esse elemento de entrada, consulte [Exemplo de modelo personalizado do Amazon Textract](a2i-custom-templates.md#a2i-custom-templates-textract-sample). ## Entradas e resultados de `MissingImportantFormKey` O `MissingImportantFormKey` `ConditionType` oferece suporte aos seguintes `ConditionParameters`: + `ImportantFormKey` – Uma string que representa uma chave em um par de valores-chave detectada pelo Amazon Textract que precisa ser revisada por operadores humanos. + `ImportantFormKeyAliases` – Uma matriz que representa ortografias alternativas ou equivalentes lógicos para a chave de formulário importante. Quando você usa o `ConditionType` `MissingImportantFormKey`, se a chave em `ImportantFormKey` ou aliases em `ImportantFormKeyAliases` não estiverem incluídos na inferência do Amazon Textract, esse formulário será enviado ao humano para análise e nenhum par de valores–chave previsto será incluído. Por exemplo, se o Amazon Textract tiver identificado apenas o `Address` e o `Phone` em um formulário, mas estiver faltando o `ImportantFormKey` de `Name` (no tipo de condição `MissingImportantFormKey`), esse formulário será enviado aos humanos para análise sem nenhuma das chaves de formulário detectadas (`Address` e `Phone`). Se você usar o modelo de tarefa de trabalho padrão fornecido no console de SageMaker IA, uma tarefa será criada solicitando que os trabalhadores identifiquem a chave `ImportantFormKey` e o valor associado. Se você usar um modelo de tarefa de operador personalizado, será necessário incluir o elemento HTML `` personalizado para configurar essa tarefa. ## Amostrar entradas e resultados O `Sampling` `ConditionType` oferece suporte para `RandomSamplingPercentage` `ConditionParameters`. A entrada de `RandomSamplingPercentage` deve ser um número real entre 0,01 e 100. Esse número representa a porcentagem de dados qualificados para uma análise humana e que será enviado para humanos para análise. Se você usar a condição `Sampling` sem qualquer outra condição, esse número representará a porcentagem de todas as inferências resultantes feitas pela operação `AnalyzeDocument` em uma única solicitação que será enviada para humanos para análise. Se você especificar a condição `Sampling` sem qualquer outro tipo de condição, todas as inferências de chave-valor e bloco serão enviadas aos operadores para revisão. Ao criar uma definição de fluxo, se você usar o modelo de tarefa padrão do trabalhador fornecido na seção **Fluxos de trabalho de revisão humana** do console de SageMaker IA, todas as inferências de valores-chave e blocos enviadas para análise humana por essa condição de ativação serão incluídas na interface do usuário do trabalhador. Se você usar um modelo de tarefa de operador personalizado, será necessário incluir o elemento `{{ task.input.selectedAiServiceResponse.blocks }}` para incluir dados de entrada de valor inicial (inferências) do Amazon Textract. Para obter um exemplo de modelo personalizado que usa esse elemento de entrada, consulte [Exemplo de modelo personalizado do Amazon Textract](a2i-custom-templates.md#a2i-custom-templates-textract-sample). ## Exemplos Embora apenas uma condição precise ser avaliada como `true` para acionar um loop humano, o Amazon A2I avaliará todas as condições para cada objeto analisado pelo Amazon Textract. Os revisores humanos precisarão revisar as chaves de formulário importantes para todas as condições que foram avaliadas como `true`. **Exemplo 1: Detectar chaves de formulário importantes com pontuações de confiança em um intervalo especificado que iniciam um loop humano** Veja a seguir um exemplo de um JSON `HumanLoopActivationConditions` que iniciará um loop humano se qualquer uma das seguintes três condições for atendida: + A API `AnalyzeDocument` do Amazon Textract retorna um par de valores-chave cuja chave é `Employee Name`, `Name` ou `EmployeeName`, com a confiança do bloco chave-valor sendo menor que 60 e as confianças de cada um dos blocos de palavras que compõem a chave e o valor sendo menor que 85. + A API `AnalyzeDocument` do Amazon Textract retorna um par de valores-chave cuja chave é `Pay Date`, `PayDate`, `DateOfPay` ou `pay-date`, com a confiança do bloco chave-valor sendo menor que 65 e as confianças de cada um dos blocos de palavras que compõem a chave e o valor sendo menor que 85. + A API `AnalyzeDocument` do Amazon Textract retorna um par de valores-chave cuja chave é `Gross Pay`, `GrossPay` ou `GrossAmount`, com a confiança do bloco chave-valor sendo menor que 60 e as confianças de cada um dos blocos de palavras que compõem a chave e o valor sendo menor que 85. ``` { "Conditions": [ { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Employee Name", "ImportantFormKeyAliases": [ "Name", "EmployeeName" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 60, "WordBlockConfidenceLessThan": 85 } }, { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Pay Date", "ImportantFormKeyAliases": [ "PayDate", "DateOfPay", "pay-date" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 65, "WordBlockConfidenceLessThan": 85 } }, { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Gross Pay", "ImportantFormKeyAliases": [ "GrossPay", "GrossAmount" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 60, "WordBlockConfidenceLessThan": 85 } } ] } ``` **Exemplo 2: Uso do `ImportantFormKeyConfidenceCheck`** No exemplo a seguir, se o Amazon Textract detectar um par de valores-chave cuja confiança no bloco chave-valor for menor que 60 e menor que 90 para qualquer bloco de palavras subjacente, ele criará um loop humano. Os revisores humanos são solicitados a revisar todos os pares de chave-valor de formulário que corresponderam às comparações de valor de confiança. ``` { "Conditions": [ { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "*", "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 60, "WordBlockConfidenceLessThan": 90 } } ] } ``` **Exemplo 3: Usar amostragem** No exemplo a seguir, 5% das inferências resultantes de uma solicitação de `AnalyzeDocument` do Amazon Textract serão enviadas para operadores humanos para análise. Todos os pares de valores-chave detectados retornados pelo Amazon Textract são enviados aos operadores para análise. ``` { "Conditions": [ { "ConditionType": "Sampling", "ConditionParameters": { "RandomSamplingPercentage": 5 } } ] } ``` **Exemplo 4: Uso do `MissingImportantFormKey`** No exemplo a seguir, se o `Mailing Address` ou seu alias, `Mailing Address:`, estiver sem as chaves detectadas pelo Amazon Textract, uma análise humana será iniciada. Ao usar o modelo de tarefa de operador padrão, a interface do usuário do operador solicitará que os operadores identifiquem a chave `Mailing Address` ou `Mailing Address:` e seu valor associado. ``` { "ConditionType": "MissingImportantFormKey", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Mailing Address", "ImportantFormKeyAliases": ["Mailing Address:"] } } ``` **Exemplo 5: Uso da amostragem e `ImportantFormKeyConfidenceCheck` com o operador `And`** Neste exemplo, 5% dos pares de valores-chave detectados pelo Amazon Textract cuja chave é `Pay Date`, `PayDate`, `DateOfPay` ou `pay-date`, com a confiança do bloco de chave-valor menor que 65 e com as confianças de cada um dos blocos de palavras que compõem a chave e o valor inferiores a 85, são enviados a operadores para análise. ``` { "Conditions": [ { "And": [ { "ConditionType": "Sampling", "ConditionParameters": { "RandomSamplingPercentage": 5 } }, { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Pay Date", "ImportantFormKeyAliases": [ "PayDate", "DateOfPay", "pay-date" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 65, "WordBlockConfidenceLessThan": 85 } } ] } ] } ``` **Exemplo 6: Uso da amostragem e `ImportantFormKeyConfidenceCheck` com o operador `And`** Use este exemplo para configurar seu fluxo de trabalho de análise humana para sempre enviar inferências de baixa confiança de um par chave-valor especificado para análise humana e amostrar a inferência de alta confiança de um par chave-valor a uma taxa especificada. No exemplo a seguir, uma análise humana é iniciada de uma das seguintes maneiras: + Pares de valores-chave detectados cuja chave é `Pay Date`, `PayDate`, `DateOfPay` ou `pay-date`, com confianças de chave-valor e bloco de palavras inferiores a 60, serão enviados para análise humana. Somente a chave de formulário `Pay Date` (e seus aliases) e os valores associados são enviados aos operadores para análise. + 5% dos pares de chave-valor detectados cuja chave é `Pay Date`, `PayDate`, `DateOfPay` ou `pay-date`, com confianças de chave-valor e bloco de palavras maiores que 90, serão enviados para análise humana. Somente a chave de formulário `Pay Date` (e seus aliases) e os valores associados são enviados aos operadores para análise. ``` { "Conditions": [ { "Or": [ { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Pay Date", "ImportantFormKeyAliases": [ "PayDate", "DateOfPay", "pay-date" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 60, "WordBlockConfidenceLessThan": 60 } }, { "And": [ { "ConditionType": "Sampling", "ConditionParameters": { "RandomSamplingPercentage": 5 } }, { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Pay Date", "ImportantFormKeyAliases": [ "PayDate", "DateOfPay", "pay-date" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 90 "WordBlockConfidenceGreaterThan": 90 } } ] } ] } ] } ``` **Exemplo 7: Uso da amostragem e `ImportantFormKeyConfidenceCheck` com o operador `Or`** No exemplo a seguir, a operação `AnalyzeDocument` do Amazon Textract retorna um par de valores-chave cuja chave é `Pay Date`, `PayDate`, `DateOfPay` ou `pay-date`, com a confiança do bloco de chave-valor inferior a 65 e as confianças de cada um dos blocos de palavras que compõem a chave e o valor inferiores a 85. Além disso, 5% de todos os outros formulários iniciam um loop humano. Para cada formulário escolhido aleatoriamente, todos os pares de chave-valor detectados para esse formulário serão enviados para humanos para análise. ``` { "Conditions": [ { "Or": [ { "ConditionType": "Sampling", "ConditionParameters": { "RandomSamplingPercentage": 5 } }, { "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Pay Date", "ImportantFormKeyAliases": [ "PayDate", "DateOfPay", "pay-date" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 65, "WordBlockConfidenceLessThan": 85 } } } ] } ] } ```