- 概要
- 基本情報
- アクティビティ
- Insights のダッシュボード
- Document Understanding Process
- クイック スタート チュートリアル
- フレームワーク コンポーネント
- ML パッケージ
- 概要
- Document Understanding - ML パッケージ
- DocumentClassifier (ドキュメント分類) - ML パッケージ
- OCR 機能を持つ ML パッケージ
- 1040 (米国の個人所得税申告書) - ML パッケージ
- 1040 Schedule C (米国の個人所得税申告書のスケジュール C) - ML パッケージ
- 1040 Schedule D (米国の個人所得税申告書のスケジュール D) - ML パッケージ
- 1040 Schedule E (米国の個人所得税申告書のスケジュール E) - ML パッケージ
- 1040x (米国の個人所得税修正申告書) - ML パッケージ
- 3949a - ML パッケージ
- 4506T (米国の納税申告証明依頼書) - ML パッケージ
- 709 (米国の贈与税申告書) - ML パッケージ
- 941x (米国の雇用主による四半期連邦税修正申告書) - ML パッケージ
- 9465 (米国の分割納付申請書) - ML パッケージ
- ACORD131 (アンブレラ/エクセス保険) - ML パッケージ
- ACORD140 (商業保険申込書の財物補償条項) - ML パッケージ
- ACORD25 (賠償責任保険証明書) - ML パッケージ
- Bank Statements (銀行預金残高証明書) - ML パッケージ
- BillsOfLading (船荷証券) - ML パッケージ
- Certificate of Incorporation (会社存在証明書) - ML パッケージ
- Certificate of Origin (原産地証明書) - ML パッケージ
- Checks (小切手) - ML パッケージ
- Children's Product Certificate (子供向け製品証明書) - ML パッケージ
- CMS 1500 (米国の医療保険請求フォーム) - ML パッケージ
- EU Declaration of Conformity (EU 適合宣言書) - ML パッケージ
- Financial Statements (財務諸表) - ML パッケージ
- FM1003 (米国の統一住宅ローン申請書) - ML パッケージ
- I9 (米国の就労資格証明書) - ML パッケージ
- ID Cards (ID カード) - ML パッケージ
- Invoices (請求書) - ML パッケージ
- InvoicesAustralia (請求書 - オーストラリア) - ML パッケージ
- InvoicesChina (請求書 - 中国) - ML パッケージ
- Invoices Hebrew (請求書 - ヘブライ語) - ML パッケージ
- InvoicesIndia (請求書 - インド) - ML パッケージ
- InvoicesJapan (請求書 - 日本) - ML パッケージ
- Invoices Shipping (船積送り状) - ML パッケージ
- Packing Lists (梱包明細書) - ML パッケージ
- Payslips (給与明細) - ML パッケージ
- Passports (パスポート) - ML パッケージ
- Purchase Orders (発注書) - ML パッケージ
- Receipts (領収書) - ML パッケージ
- RemittanceAdvices (送金通知書) - ML パッケージ
- UB-04 (健康保険請求フォーム) - ML パッケージ
- Utility Bills (公共料金の請求書) - ML パッケージ
- Vehicle Titles (自動車の権利書) - ML パッケージ
- W2 (米国の源泉徴収票) - ML パッケージ
- W9 (米国の納税申告書) - ML パッケージ
- その他のすぐに使える ML パッケージ
- パブリック エンドポイント
- トラフィック制限
- OCR の設定
- パイプライン
- OCR サービス
- サポートされている言語
- ディープ ラーニング
- ライセンス
インテリジェント キーワード分類器
インテリジェント キーワード分類器は、特定のドキュメントの種類のファイルから学習した単語ベクトルを使用して、ドキュメントの分類を実行する分類器です。
このアルゴリズムは、同じドキュメントの種類に対してコンテンツを繰り返すという概念を基に構築されており、ドキュメントの種類にはそれらのドキュメントの種類で通常発生する一連の単語があることを前提としています。これにより、ベクトル類似度の計算が可能になっています。
ファイルをドキュメントの種類に分類する際、インテリジェント キーワード分類器は以下を行います。
- ファイルが最も類似する単語ベクトルを検索します。
- 最もスコアが高いドキュメントの種類と、元になる主な一致単語を報告します。
インテリジェント キーワード分類器 にはファイル分割機能もあるため、特定のファイルの別個のページ範囲に対して複数のクラスを報告できます。
以下の場合、この分類器の使用を検討する必要があります。
- 単一ファイルに 1 つ以上のドキュメントの種類が含まれる場合
- コンテンツに関する限り、ドキュメントの種類を比較的容易に区別できる場合
この分類器を使用するには、Automation CloudTM Document UnderstandingTM の API キーを使用するか、オンプレミスの AI Center でインテリジェント キーワード分類器の独自インスタンスをホストする必要があります。
[インテリジェント キーワード分類器トレーナー] アクティビティを [分類器トレーニング スコープ] 内に配置して、適宜設定します。
並行して実行される複数のトレーニングにおいて、トレーニング ファイルの整合性をアクティビティ レベルで確保することはできません。この問題の 2 つの解決策が、Document Understanding Process (Studio テンプレート) で提供されています。どちらの解決策も、トラフィック制御によるものです。
- ファイルをロックする (プロセス内で既定で実行): 拡張子
.lock
を使用してファイル名を変更し、ファイルを修正後に保存します。次に、再度ファイル名を変更し、拡張子.lock
を削除します。 - 特殊キューを手動で設定する: Orchestrator 内に空のキューを作成し、プロジェクトの 2 つのアクティビティを統合します。
分類器のトレーニング方法について詳しくは、学習を管理ウィザードの使用方法について説明しているこちらのページをご覧ください。