IntelligentOCR アクティビティ

With Intelligent OCR activities you can process documents in a comprehensive manner, allowing you to not only digitize, extract, classify, and validate documents, but also train your extractor and classifiers on your specific data, so they can be faster and more accurate. The steps involved in creating Document Understanding^TM processes using Intelligent OCR activities are:

1. タクソノミーを作成する: [タクソノミーを読み込み] アクティビティを使用してドキュメントの種類を定義し、それをドキュメント オブジェクト モデル変数に変換します。
2. ドキュメントをデジタル化する: ロボットが OCR エンジンを使用して処理できるようにドキュメントを準備します。このために、ドキュメントのテキストを String 型変数に格納し、ドキュメントの基本情報をドキュメント オブジェクト モデル ファイルに格納します。
3. ドキュメントを分類する: 特定の分類器を使用してドキュメントを準備し、処理するファイルの種類をロボットが識別できるようにします。
4. ドキュメントの分類を検証する: ドキュメントが正しく分類されていることを確認および検証します。
5. 分類器をトレーニングする: 分類の検証中に受け取った入力に基づいて分類器を設定します。
6. ドキュメントからデータを抽出する: さまざまな抽出器を使用してドキュメントから特定の情報を識別して抽出し、検証のために送信します。
7. 抽出データを検証する抽出ドキュメント: 処理、分類、抽出したドキュメントを、Action Center 内でチーム メンバーの入力を使用して確認および検証します。
8. 抽出器をトレーニングする: 抽出データの検証中に受け取った入力に基づいて抽出器を設定します。
9. エクスポートされたデータを消費する: 抽出したデータの検証後は、そのデータをそのまま使用するか、[抽出結果をエクスポート] アクティビティを使用して DataSet 型変数としてエクスポートできます。

はじめる前に

IntelligentOCR.Activities の使用を開始する前に、以下の特性を確認してください。

• 構成可能性が高い。そのため習得にも時間がかかります。
• 複数のオブジェクトとアクティビティが存在し、柔軟性を提供するように設計されている。
• 以下のような複雑な要因のために再利用性が低くなる。
  • ワークフロー内でさまざまな設定が必要である。
  • 以下のように、明示的な引数をあるアクティビティから別のアクティビティに何度も渡す必要がある。
    • タクソノミー
    • Document Object Model
    • テキスト
    • 分類結果
    • 抽出結果