抽出器を再トレーニングする

検証ステーションで検証されたドキュメントを使用して、モデルのパフォーマンスをさらに向上させることができます。

収集されたドキュメントが少なくとも 1 つある場合、[構築] セクション内で、対応するドキュメントの種類に対して [レビューの例外] ボタンが利用可能になります。

注: 収集されたドキュメントは、自動的にはトレーニング セットに含まれません。ドキュメントを確認し、モデルを再トレーニングするためにトレーニング セットに追加することを確定する必要があります。

レビューの例外

検証ステーションからのドキュメントを使用してモデルを微調整するには、以下の手順に従います。

注: 例外として収集されたドキュメントは 30 日間保存され、その後自動的に削除されます。

期間が 7 日を超える検証タスクでは、ドキュメントは収集されません。

1. [レビューの例外] ボタンを選択します。
   図 1. [レビューの例外] ボタン
   

   

   
   
2. 微調整の例外メニューから例外文書を確認します。
   各ドキュメントについて、次の情報を確認できます。

   • ファイル名: 例外を含むドキュメントのファイル名です。
   • ステータス: ドキュメントのステータスです。
   • ページ数: ドキュメントに含まれるページ数です。
   • プロジェクトのバージョン: ドキュメントを含むプロジェクトのバージョンです。
   • 処理日時: ドキュメントが処理された日付です。
   • 抽出されたフィールド数: 例外を含むドキュメントに対して抽出されたフィールドの数です。
   • 修正されたフィールド数: 検証手順中に変更されたフィールドの数です。
   • 検証者名: ドキュメントを検証したユーザーのユーザー名です。

   図 2. 微調整の例外メニュー
   

   

   
   
3. 微調整に使用するドキュメントをリストから選択します。
   各ドキュメントについて、次の情報を確認できます。

   • 抽出されたすべてのフィールドが、モデルの信頼度とともに表示されます。信頼度の値が [該当なし] の場合は、そのフィールドが自動的には抽出されず、検証者によって手動で追加されたことを示します。
   • 修正されたフィールドには、抽出されたフィールドの名前の横に黄色の点が表示されます。
   • 修正されたすべてのフィールドについて、次の情報を確認できます。
     • 予測値: モデルによって予測された値です。
     • 修正後の値: 手動で変更した場合は、検証後の値です。検証後にドキュメントの種類が変更されていない場合、値は [該当なし] になります。
     • 参照: ドキュメント上で強調表示されている元の値です。このドキュメントを微調整に使用する場合、この値がアノテーションに使用されます。
   • 信頼度で並べ替えると、信頼度が低く修正されていないフィールドを簡単に確認できます。
   • 修正されたフィールドでフィルター処理すると、そのフィールドにのみ焦点を当てることができます。

   図 3. 微調整の例外メニュー
   

   

   
   
4. このドキュメントにさらにアノテーションを行う場合は [アノテーションを行う] を選択します。このドキュメントを使用してモデルを再トレーニングする場合は、[微調整に使用] を選択します。
   • 微調整に使用:
     • ドキュメントがモデルの微調整に適した例であり、ドキュメント内のすべてのフィールドが正しく参照されている場合に選択します。
     • ドキュメントは、例外タグが付けられ、すべてのアノテーションが確認済みの状態でトレーニングにインポートされます。このドキュメントを使用して微調整が行われます。
   • アノテーションを行う:
     • ドキュメントはモデルの微調整に適した例であるものの、検証エラーがいくつかある場合に選択します。たとえば、ドキュメント内で一部のフィールドが正しく参照されておらず、さらに修正が必要である場合などです。
     • ドキュメントは、例外タグが付けられ、すべてのアノテーションが未確認の状態でトレーニングにインポートされます。ドキュメントを使用してモデルを微調整するには、[構築] セクションでアノテーションを確認する必要があります。
     • さらにドキュメントのアノテーションを行う場合、ドキュメントのアノテーションを行う方法について詳しくは、「ドキュメントのアノテーションを行う」をご覧ください。
   • 除外:
     • ドキュメントが適切な例ではないため、レビューの例外のリストから削除し、今後のレビュー セッションでレビューする必要がない場合に選択します。
     • ドキュメントのステータスを変更して、変更を元に戻すことができます。

   図 4. 微調整またはアノテーションに使用する、選択したドキュメント
   

   

   
   

微調整用のドキュメントをすべて選択すると、モデルは、検証ステーションからの新しいデータを使用して再トレーニングされます。

新しいプロジェクトのバージョンを作成し、[評価] セクションの [モデルを比較] 機能を使用して、モデルのパフォーマンスを比較できます。