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分類器トレーニング スコープ 目次
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Document Understanding アクティビティ
最終更新日 2023年11月22日

分類器トレーニング スコープ

UiPath.IntelligentOCR.Activities.Training.TrainClassifiers

トレーニングの対象となる分類器のアクティビティのスコープを提供します。このアクティビティの本体に、対象となるアクティビティを手動でドラッグ アンド ドロップする必要があります。

プロパティ

共通

  • 表示名 - アクティビティの表示名です。

入力

  • ドキュメント オブジェクト モデル - ドキュメントの検証に使用するドキュメント オブジェクト モデルです。このモデルは Document 変数に格納され、[ドキュメントをデジタル化] アクティビティから取得できます。これを行う方法の詳細については、各アクティビティのドキュメントをご覧ください。このフィールドでは Document 変数のみをサポートします。
  • ドキュメント パス - 検証するドキュメントへのパスです。このフィールドは、文字列と String 型変数のみをサポートします。

    注: このプロパティ フィールドでサポートされているファイルは、.png.gif.jpe.jpg.jpeg.tiff.tif.bmp.pdfです。
  • ドキュメント テキスト - String 型変数に格納されたドキュメント自体のテキスト。この値は、[ドキュメントをデジタル化] アクティビティから取得できます。これを行う方法の詳細については、各アクティビティのドキュメントをご覧ください。このフィールドでは、文字列と String 型変数のみがサポートされています。
  • 人間が検証済みの分類データ - 分類ステーションからの出力です。ClassificationResult[] 専用の変数に格納されます。[人間が検証したデータ] とは使用できません。
  • 人間が検証したデータ - 検証ステーションからの出力です。ExtractionResult 専用の変数に格納されます。[人間が検証済みの分類データ] とは使用できません。

    注:
    • DocumentObjectModel ファイルと HumanValidatedData ファイルが異なるソースから取得されると、実行時に例外がスローされます。
    • 検証ステーションは、分類と検証の両方の役割を果たすステーションです。
  • タクソノミー - ドキュメントの処理に使用するタクソノミーです。DocumentTaxonomy 変数に格納されます。このフィールドでは DocumentTaxonomy 変数のみサポートされています。

その他

  • プライベート - オンにした場合、変数および引数の値が Verbose レベルでログに出力されなくなります。

[分類器トレーニング スコープ] を介してアクセスする 分類器を設定ウィザードを使用すると、ドキュメントの種類ごとにトレーニングする分類器を選択できます。

分類器を設定ウィザードを使用する

以下の手順に従ってウィザードを設定します。

  1. [分類器トレーニング スコープ] アクティビティをワークフローに追加します。
  2. 「分類器トレーナー」系のアクティビティを [分類器トレーニング スコープ] アクティビティ内に配置します。

    • Configure Classifiers (分類器) ボタンをクリックすることにより、分類器を構成します。
    • これで、ウィザードが表示されます。



  3. 各ドキュメントの種類に対してアクティブにする分類器のチェックボックスをオンにします。これらのチェックボックスに従って、分類器はアクティブにされているドキュメントの種類に対してのみ実行されます。



  4. タクソノミーのマッピング情報があれば、各チェックボックスの横にあるテキスト フィールドに入力します (分類器トレーナーが、プロジェクトのタクソノミーにマッピングする必要のある内部タクソノミーを使用する場合)。
  5. この機能をサポートする分類器の [分類器機能を取得または更新] ボタンをクリックします。これによって、タクソノミーのフィールドと使用可能なドキュメントの種類を簡単にマッピングし、ドキュメントの種類が変更された場合には更新できます。



  6. すべての分類を選択したら Save (保存) ボタンをクリックします。

Document Understanding との連携

[分類器トレーニング スコープ] アクティビティは、Document Understanding のソリューションに含まれます。詳細については、『Document Understanding ガイド』をご覧ください。

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