AI自動学習によるフィールド抽出設定 - ABBYY FlexiCapture 12

質問

AI自動学習機能を用いたフィールド抽出設定(文書定義作成)方法を教えてください。

回答

フィールド抽出設定・確認方法は次の4ステップになります。

※文書仕分けについては既にこちらの記事の方法等で設定済である事を前提としています。

1. フィールド追加

対象の文書定義にトレーニングしたいフィールドを追加します。

※フィールド名には必ず英語(英数字)のみを使用して下さい。

mceclip1.png

また、フィールドのプロパティで「領域を持つことが可能」にチェックします。

mceclip2.png

2. フィールド抽出用トレーニングバッチ作成、学習用画像読み込み

プロジェクト設定ステーション(スタンドアロン版の場合は管理者ステーション)で、表示 > フィールド抽出用トレーニングバッチを選択し、そこで新規バッチを作成します。またその際、「文書定義セクションを選択する」で該当する文書定義 > セクションを、バリアントは「デフォルトのバリアント」を選択します。

mceclip3.png     mceclip4.png

mceclip5.png

次に、作成したバッチにトレーニング用のサンプル画像ファイルを読み込み、認識を実行します。また、該当ファイルを右クリック >  > 文書状態を設定により、「学習用」「テスト用」を選択します。

※フィールド抽出トレーニングには、最低1ドキュメント(学習用)が必要となりますが、実運用には3~10以上が推奨となります。

mceclip6.png

3. フィールド抽出トレーニングの実施

「学習用」のサンプルドキュメントに対し、各フィールドの位置をクリック(または囲い込み)して入力、保存します。

※ここではフィールドの位置をエンジンに教えているだけですので、文字の修正をする必要はありません。

mceclip7.png

以上でトレーニングの準備が整いましたので、プロジェクト > フィールド抽出トレーニング > 学習によりトレーニングを実行します。トレーニングが完了次第認識処理を実施し、結果を確認します。

mceclip8.png

4. 作業バッチで結果を確認

作業バッチでテスト画像を読み込み、正しくフィールド抽出が行われていることを確認します。

mceclip9.png

以上、本記事では(AI自動学習機能を用いた)フィールド抽出トレーニング方法をご紹介しましたが、より高度な設定方法については、Online Helpをご参照ください。

最後に、今回ご紹介した内容をまとめたビデオ及び使用した画像サンプルを添付いたしましたので、必要に応じてご参照ください。

他にご質問がございましたら、リクエストを送信してください

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