- 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
- デジタル化の概要
- デジタル化関連のアクティビティ
- OCR エンジン
- 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
デジタル化とは
デジタル化とは、特定の受信ファイルから機械判読可能テキストを取得して、ロボットがそのコンテンツを理解し、操作できるようにするプロセスです。これは、Document UnderstandingTM フレームワークで処理する必要のあるファイルに適用される最初の手順です。
デジタル化の手順には、2 つの出力があります。
- 処理されたファイルからのテキスト。String 型変数に格納されます。
- そのファイルのドキュメント オブジェクト モデル - 名前、コンテンツの種類、テキスト長、ページ数などの基本情報および、ページの回転、検出された言語、コンテンツ、およびファイルで識別されたすべての単語の座標などの詳細情報を含む JSON オブジェクト。
ドキュメント処理フレームワークでは、[ ドキュメントをデジタル化 ] アクティビティを使用してデジタル化を実行します。
デジタル化は OCR ではない
関連はありますが、デジタル化手順は OCR ではありません。
多くの場合、処理する必要のあるファイルはネイティブ PDF ファイル (スキャンされていない) であり、OCR を適用しなくてもロボットでプログラムを使用して読み取ることができます。
デジタル化で OCR が使用される場合
[ドキュメントをデジタル化] アクティビティでは、設定の一部として OCR エンジンを選択する必要があるため、必要に応じて使用することはできますが、OCR が実行されるのは以下に対してのみです。
- 画像ファイル
- サポートされている画像形式は .png、.jpe、.jpg、.jpeg、.tiff、.tif、.bmp
- 複数ページの TIFF ファイルの場合、OCR が各ページに適用される
- 次のような PDF ページ
- 機械判読可能コンテンツを公開しない
- ページのかなりの領域を占める画像を含む
デジタル化で適用される制限は以下のとおりです。
- ファイル サイズの制限は 160 MB です。
- ドキュメントあたりのページ数の制限は 500 ページです。
[ ドキュメントをデジタル化 ] アクティビティで [ OCR を強制適用 ] フラグが True に設定されている場合は、常に OCR も適用されます。このオプションは通常、かなりの割合のファイルにネイティブコンテンツが含まれているように見えるが、ネイティブに読み取られたコンテンツがユーザーがそれらのファイルで確認できるものに対応していないユースケースに推奨されます。
OCR エンジンの選択方法
As each use case has its own particularities, it is strongly recommended to test all available OCR Engines with different settings, in order to determine which one works best for your project. Another recommendation is to pay particular attention to the OCR engine arguments, such as Profile, Scale, Language etc. (may vary from one engine to another), so that you identify the best settings for each use case.