document-understanding
2024.10
true
- 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
- 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
- 1040x (米国の個人所得税修正申告書) - ML パッケージ
- 3949a - 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
- 709 (米国の贈与税申告書) - ML パッケージ
- 941x (米国の雇用主による四半期連邦税修正申告書) - ML パッケージ
- 9465 (米国の分割納付申請書) - 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
- InvoicesChina (請求書 - 中国) - ML パッケージ
- 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
- 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
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- 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
- UB-04 (健康保険請求フォーム) - ML パッケージ
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- パブリック エンドポイント
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IntelligentOCR アクティビティ
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Document Understanding ガイド
Last updated 2024年11月11日
IntelligentOCR アクティビティ
With Intelligent OCR activities you can process documents in a comprehensive manner, allowing you to not only digitize, extract, classify, and validate documents, but also train your extractor and classifiers on your specific data, so they can be faster and more accurate. The steps involved in creating Document UnderstandingTM processes using Intelligent OCR activities are:
- タクソノミーを作成する: [タクソノミーを読み込み] アクティビティを使用してドキュメントの種類を定義し、それをドキュメント オブジェクト モデル変数に変換します。
- ドキュメントをデジタル化する: ロボットが OCR エンジンを使用して処理できるようにドキュメントを準備します。このために、ドキュメントのテキストを String 型変数に格納し、ドキュメントの基本情報をドキュメント オブジェクト モデル ファイルに格納します。
- ドキュメントを分類する: 特定の分類器を使用してドキュメントを準備し、処理するファイルの種類をロボットが識別できるようにします。
- ドキュメントの分類を検証する: ドキュメントが正しく分類されていることを確認および検証します。
- 分類器をトレーニングする: 分類の検証中に受け取った入力に基づいて分類器を設定します。
- ドキュメントからデータを抽出する: さまざまな抽出器を使用してドキュメントから特定の情報を識別して抽出し、検証のために送信します。
- 抽出データを検証する抽出ドキュメント: 処理、分類、抽出したドキュメントを、Action Center 内でチーム メンバーの入力を使用して確認および検証します。
- 抽出器をトレーニングする: 抽出データの検証中に受け取った入力に基づいて抽出器を設定します。
- エクスポートされたデータを消費する: 抽出したデータの検証後は、そのデータをそのまま使用するか、[抽出結果をエクスポート] アクティビティを使用して DataSet 型変数としてエクスポートできます。