document-understanding
2024.10
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- 概要
- Document Understanding Process
- クイック スタート チュートリアル
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- 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
- 1040 Schedule C (米国の個人所得税申告書のスケジュール C) - ML パッケージ
- 1040 Schedule D (米国の個人所得税申告書のスケジュール D) - ML パッケージ
- 1040 Schedule E (米国の個人所得税申告書のスケジュール E) - ML パッケージ
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- 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
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- Invoices Hebrew (請求書 - ヘブライ語) - ML パッケージ
- InvoicesIndia (請求書 - インド) - ML パッケージ
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重要 :
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Document Understanding ガイド
Last updated 2024年11月11日
データ抽出の検証の概要
自動データ抽出後の任意の (ただし、強く推奨される) 手順として、抽出したデータの検証があります。
これは人間によるレビュー手順で、この手順では Knowledge Workers が自動的に抽出された結果をレビューし、必要に応じて修正できます。
データ抽出の検証を使用することで、現在利用可能な構造化されたデータが 100% 正しいことが保証されます。
以下の場合は、データ抽出の検証コンポーネントを使用することが強く推奨されます。
- データに 100% の精度が必要な場合
-
他の信頼できる情報源から自動抽出された情報をダブルチェックする方法がほかにない場合
- たとえば、データベースに存在する既に確認済みの名前またはアドレスと等しい特定の名前またはアドレスをチェックできるなど。
-
データの一貫性に使用できる十分な合成チェックがない場合
-
たとえば、明細項目の合計を確認したり、ID 番号のチェックサムが正しいことを確認できるなど。
注:100% の精度が必要な場合は、可能であれば、検証手順を追加することを強くお勧めします。
すべてのドキュメントに検証手順を追加するわけにはいかない場合は、以下のようにします。
- できるだけ多くの情報をダブルチェックします。
- ビジネスのユース ケースで特定フィールドに対して許容できる特定の信頼度閾値を決定します。
- 特定の値の抽出信頼度と OCR 信頼度の両方を必ず確認してから、決定を行います。
-
自動的に抽出されたデータの検証は、検証ステーションを使用した人間による入力によって行われます。
検証ステーションは、以下のどちらとしても使用できます。
- [検証ステーションを提示] アクティビティを使用した Attended アクティビティとして
- [ドキュメント検証アクションを作成] アクティビティおよび [ドキュメント検証アクション完了まで待機し再開] アクティビティを使用した Action Center タスクとして