使用工具Form Recognizer和Custom Label进行标注后,两个字段的准确率较低可能是由于以下原因:
- 数据集不足:准确率较低可能是因为使用的数据集不够大或不够多样化。为了提高准确率,可以尝试增加数据集的规模,并确保数据集包含各种不同类型和变体的标注样本。
- 标注错误:准确率较低可能是由于标注错误导致的。在使用Form Recognizer和Custom Label进行标注时,需要确保标注的准确性和一致性。可以通过仔细检查和验证标注结果,以及与其他标注人员进行交叉验证来减少标注错误。
- 模型参数调整:准确率较低可能是由于模型参数设置不合理导致的。可以尝试调整模型的参数,例如增加训练迭代次数、调整学习率等,以提高模型的准确率。
- 特征选择和提取:准确率较低可能是由于选择的特征不适合或提取的特征不准确导致的。可以尝试使用不同的特征选择和提取方法,或者使用更高级的特征提取技术,以提高模型的准确率。
- 模型选择:准确率较低可能是由于选择的模型不适合解决当前问题导致的。可以尝试使用其他类型的模型,或者尝试集成多个模型来提高准确率。
对于腾讯云相关产品,可以考虑使用腾讯云的OCR(Optical Character Recognition)服务,该服务可以识别和提取图像中的文字信息,可以用于提高字段准确率。腾讯云OCR产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/ocr
请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案需要根据具体情况进行调整和优化。