- 概要
- 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
- 4506T (米国の納税申告証明依頼書) - ML パッケージ
- 990 (米国の所得税非課税団体申告書) - ML パッケージ (プレビュー)
- ACORD125 (企業向け保険契約申込書) - ML パッケージ
- ACORD126 (企業総合賠償責任保険) - 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
- 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
- Passports (パスポート) - ML パッケージ
- Payslips (給与明細) - 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
- 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
- ハードウェア要件
- パイプライン
- Document Manager
- OCR サービス
- ディープ ラーニング
- Automation Suite にデプロイされた Document Understanding
- インストールして使用する
- 初回の操作
- UiPathDocumentOCR をデプロイする
- すぐに使える ML パッケージをデプロイする
- オフライン バンドル 2023.4.13+patch1
- オフライン バンドル 2023.4.13
- オフライン バンドル 2023.4.12
- オフライン バンドル 2023.4.11
- オフライン バンドル 2023.4.10+patch1
- オフライン バンドル 2023.4.10
- オフライン バンドル 2023.4.9
- オフライン バンドル 2023.4.8
- オフライン バンドル 2023.4.7
- オフライン バンドル 2023.4.6
- オフライン バンドル 2023.4.5
- オフライン バンドル 2023.4.4
- オフライン バンドル 2023.4.3
- オフライン バンドル 2023.4.2
- オフライン バンドル 2023.4.1
- オフライン バンドル 2023.4.0
- Document Manager を使用する
- フレームワークを使用する
- AI Center スタンドアロンにデプロイされた Document Understanding
- ライセンス
- Activities (アクティビティ)
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
チェックボックス
チェックボックスを使用する複数選択フィールドには、いくつか種類があります。
- 相互に排他的なチェックボックス
- 相互に排他的ではないチェックボックス (複数のオプションを選択可能)
もう 1 つの重要な点は、特定の複数選択フィールドで利用可能な選択肢の数です。オプションが 1 個だけで、チェックボックスがオンかオフのいずれかしかない場合や、健康診断書のように、オプションが 10 個から 20 個以上もあり、グリッドや表として配置されていることもあります。
このような種類の複数選択フィールドをラベル付けする方法は、主に 2 つあります。
オプションにラベル付けする
例を見ながら、オプションにラベル付けする方法を理解していきましょう。フォームに Project または Policy のオプションが含まれるとします。この場合、フィールドは 1 つだけであり、選択した単語にのみラベル付けします。つまり、Project という単語の横にあるチェックボックスにチェックマークが付いている場合は Project という単語にラベル付けし、Policy という単語の横にあるチェックボックスにチェックマークが付いている場合は Policy という単語にラベル付けします。どちらにもチェックマークが付いていなければ、どちらにもラベル付けしません。両方にチェックマークが付くことはあり得ないので、そのようなドキュメントがあった場合はトレーニング セットから削除されます。
このアプローチのメリットは、フィールドが 1 つあれば良く、必要なデータが少ないところです。チェックボックスの検出の成否に依存しないというメリットもあります。チェックボックスが X という文字として検出されても、モデルはその X の意味が、その横にあるオプションがオンになっていることだと学習して認識できます。
デメリットとしては、両方のオプションがだいたい等しく表されていることを確認する必要があります。常にそうなっているとは限りません。場合によっては、トレーニング セットのドキュメントの 90% で Project にチェックマークが付いていることがあります。この場合、モデルのパフォーマンスは十分とは言えず、このアプローチは失敗します。オプションが多いほど問題は悪化します。一部のオプションはほとんどの場合、まれであるためです。このような場合には、まれなオプションにチェックマークを付けた偽のドキュメントを作成して、バランスを取る必要があるかもしれません。
それぞれ別個のフィールドを持つチェックボックスにラベル付けする
In the previous example, you may have one field called Project where you always label the checkbox for Project, and one field called policy where you always label the checkbox for Policy, whether they are checked or not. This has the advantage that the balance matters a lot less, even if one of the options is checked 90% of the time, the model still learns to recognize them because the checkboxes are always in the same place.
デメリットは、フィールドが 1 つではなく 2 つになることです。オプションが 2 つであれば大した問題ではないかもしれません。しかし、オプションが 10 個から 20 個あると、フィールドも 1 つではなく 10 個から 20 個になり、ラベル付けはずっと困難になります。モデルのトレーニングも困難になり、必要なトレーニング データも増えます。
もう 1 つのデメリットは、チェックボックスが正しく検出されない場合があることです。この場合、返される文字 X、V、K のすべてに対応するために、より複雑なロジックをワークフローに追加しなければならない可能性があります。場合によっては、OCR でチェックボックスがその横にある単語と結合されてしまい、XProject のようになることもあります。この状況に対処するには、さらに複雑な RPA ロジックが必要です。
単一の複数値フィールドを持つチェックボックスにのみラベル付けする
Multivalued fields are part of the 2022.10 release of Document UnderstandingTM. This makes it easier to label, it is not affected by unbalanced choices being checked, and it is not affected if there is a large number of options. However it still relies on the accuracy of the checkbox detection or the risk that checkboxes might be merged with the options next to them. OCR errors are very hard to defend against.
単一の複数値フィールドを持つオプションにラベル付けする
この方法でも、ラベル付けが容易になり、チェックボックス検出エラーの影響も受けにくくなりますが、最初のオプションと同じように、バランスの悪いオプションの影響を受けやすくなる可能性があります。
署名の検出
LTS Enterprise バージョンの v2022.4 のリリースより、UiPath Document OCR を使用して署名を検出できるようになったため、マシン ラーニング モデルが署名を直接検出できます。
ドキュメント内で他のフィールドをラベル付けするのと同じように署名をラベル付けします。UiPath Document OCR によって署名が検出されると、マシン ラーニング モデルはこのフィールドを署名として認識するよう学習します。
より詳しく署名を分析するには、UiPath Image Analysis (UiPath 画像分析) ML パッケージに存在する Signature Comparison (署名の比較) モデルも使用できます。