質問
仮設ツリーは何ですか。使い方を教えてください。
回答
FlexiLayout Studioで認識テストを実施すると、以下のように仮設ツリーが表示されます。
これは、FlexiCaptureがどのように各要素を探索したのかを表しており、濃いグリーンが選択された要素、白抜きのものが選択されなかった候補を表しています。
分岐が多い方（上図左）が不安定で、分岐が少ない方（上図右）が安定しているという意味になります。また、分岐が増えすぎると探索自体をストップし、仕分け・認識処理そのものが出来なくなってしまうため、注意が必要となります（各グループ要素の中も分岐の有無をご確認ください）。
仮設ツリーに関する基本的な考え方としては、ツリーを右図のように1本に近づけるよう、定義する事が重要となります。分岐をなくすためには探索が一意になることが重要で、具体的な対策としては、関係タブのNearest（最も近い）の活用（※）や、検索前品質設定（下記参照）を活用する等のアプローチがあります。
※Nearestについては、こちらの記事をご参照下さい。
一般的な注意点としては以上ですが、以下に補足説明を記載いたします。
【補足説明（高度）】
言葉の定義：Hypothesesに関する用語を以下のように定義します。
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Hypotheses |
0～1で表す、確からしさ（要素見つけた）。複数見つかった場合、分岐が走る。 分岐の数は、生存仮説数（Number of surviving hypotheses）で設定（表示される項目の内容は、FLSに依存）。 後述する、検索領域(検索前品質)と、検索後品質（高度な検索後関係）の積で品質（0～1の値）が確定する。 Hypotheses Quality = 検索前品質 x 検索後品質 |
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検索前品質 （Pre-search quality） |
検索領域(関係や、高度な検索前関係で設定)で、見つかった確からしさ（要素見つけた）。要素を見つけた場合：1（区切り要素の際、FLSが任意割当） |
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検索後品質 （Post-search quality） |
検索後（高度な検索後関係/Advanced Post Search Relations）の処理で見つかった（絞り込めた）確からしさ（要素見つけた）。設定しない場合：1。 基本、FuzzyQuality関数で制御。 |
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帰無仮説 (Null hypothesis Quality) |
Element(要素)が見つからない場合の、設定値。 Optional Elements（オプション要素）の際、利用。 |
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チェーンの品質 （Chain Quality） |
現在の要素の確からしさ品質と、前の確からしさ品質との積。 以下の場合、チェーン（次の要素検索）を取りやめます。 ・ 品質が0になった場合 ・ 最初の要素から、最後の要素までの、ベストパスが無いとFLSが判断した場合。 |
Hypotheses Quality（探索の確からしさ）に関する主な設定個所：
Hypotheses Tree（仮説ツリーの分岐イメージ）と、品質内容イメージ
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