document-understanding
2023.4
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- 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
- AI Center スタンドアロンにデプロイされた Document Understanding
- ライセンス
- 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
重要 :
このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。
Document Understanding ガイド
概要
Document Understanding ML パッケージを使用するには、以下の手順を実行します。
- ドキュメントのサンプルと、抽出が必要なデータ ポイントの要件を収集します。
- Document Manager を使用して、ドキュメントをラベル付けします。
- ラベル付けされたドキュメントをトレーニング データ セットとしてダウンロードまたはエクスポートし、エクスポートしたフォルダーを AI Center のストレージにアップロードします。
- AI Center でトレーニング パイプラインを実行します。
- トレーニング済みのモデルを、ML スキルとして AI Center にデプロイします。
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML アクティビティ パッケージを使用して、RPA ワークフローから ML スキルにクエリを実行します。
注: Document Understanding ML パッケージを使用するには、AI Center をインストールしたマシンが
https://du-metering.uipath.com
にアクセスできる必要があります。重要: AI Center で UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities パッケージを作成する際、パッケージ名にclass
、break
、from
、finally
、global
、None
などの Python の予約語を使用しないでください。なお、パッケージ名はclass <pkg-name>
とimport <pkg-name>
で使用されるため、前述の予約語は一例であり他の予約語もある点にご注意ください。
すぐに使えるマシン ラーニング モデルを使用すると、半構造化または非構造化ドキュメントによく見られる標準フィールド、表の列、分類フィールドなどのデータ ポイントを、テンプレートを使用せずに分類して抽出できます。
注:
UiPath が提供する、すぐに使えるマシン ラーニング パッケージのバージョン番号は 0 であり、既にお使いのテナントで利用できる状態になっているためダウンロードの必要はありません。
ダウンロードできるのは、バージョン番号が 1 以上のトレーニング済みのバージョンのみです。
Document Understanding に含まれる ML パッケージは、5 つの主要なカテゴリに分けられます。