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Document Understanding ガイド

最終更新日時 2026年4月6日

ドキュメント分類トレーニングの概要

ドキュメント分類トレーニングとは

Document Classification Training is a component in the Document UnderstandingTM Framework that helps in closing the feedback loop for classifiers that are capable of learning from human feedback.

分類トレーニングを使用すべき場合

トレーニング コンポーネントを含まない Document Understanding プロセスが構築される場合があります。これは、いくつかの理由で起きる可能性があります。その一部を以下に示します。

  • 使用している分類器が再トレーニングをサポートしていない
  • 再トレーニングを実行するのではなく、プロセスでは常に同じトレーニングを使用したい
  • 分類器トレーニングをオフラインで更新することを希望しており、その更新を DU プロセス外で管理している

しかし、ほとんどの場合、通常のプロセス使用の一環として分類器をトレーニングすることには、大きなメリットがあります。分類器は人間による検証情報を取り込んで、独自のトレーニング データを収集し、独自の更新を実行できるからです。ユーザーが何らかの方法で既存のワークフローを更新する必要はありません。分類器は、人間が正しいデータとして検証したデータに基づいて、将来より適切に機能するよう自ら学ぶことができる、自己学習型アルゴリズムになります。

ドキュメント分類トレーニング コンポーネントの使用方法

Classification training is done through the Train Classifiers Scope activity. You can train one or more classifiers, as the scope activity has the role of configuring and executing one or more algorithms for classification training in one go.

分類トレーニングは通常、ドキュメント分類の検証後に実行されます。アルゴリズムが受け取るトレーニング データの精度を確保するため、トレーニング用には、人間が確認したフィードバックのみを分類器に送り返す必要があります。

分類トレーニングは、分類に失敗したケース (自動分類なし、または Knowledge Workers によって修正された自動分類) と、成功したケース (検証段階でユーザーによる修正が行われず、すべての自動結果が確認された) の両方で実行する必要があります。これは、どちらのケースもアルゴリズムの学習に役立つためです。

ドキュメント分類フェーズで使用された分類器と、分類予測に使用されていない分類器の両方をトレーニングできます。後者のアプローチは、後で Document Understanding ワークフローに追加して使用するために、トレーニング データを収集して、最初から分類器をトレーニングする場合に使用されます。

[分類器トレーニング スコープ] で行われることを、以下に簡潔にまとめます。

  • すべての分類器トレーナー (トレーニング アルゴリズム) の実行に必要な設定を指定します。
  • 1 つ以上の分類器トレーナーを受け入れます。
  • ドキュメントの種類のフィルター処理、およびプロジェクトのタクソノミーと内部分類器のタクソノミーの間のマッピングを可能にします。

The Train Classifiers Scope allows you to configure it by using the Configure Classifiers wizard. You can customize

  • トレーニングのために、どのドキュメントの種類が、どの分類器トレーナーに送信されるか
  • ドキュメントの種類のレベルでの、プロジェクトのタクソノミーと分類器の内部タクソノミー間のマッピング (ある場合)

使用可能な分類器トレーナー

Classifiers and their respective trainer activities can be found in the UiPath.IntelligentOCR.Activities packages, and UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities.

使用可能な分類器トレーナーは、次のとおりです。

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