要素仮説の作成と評価
静的 Text 仮説
Extraction Rules activity が静的 Text 仮説をどのように形成するかを説明します。対象は、許容エラー率、あいまいなテキストのマッチング、Keyword プロパティです。
プログラムが画像上の静的テキストを検索する際、認識されたテキストオブジェクトは、要素プロパティで指定されたテキスト値と完全一致している必要はありません。
たとえば、Static text 要素のプロパティを設定して、想定される静的テキスト「Supplier」に対し、「Supplier」や「Suppller」などのテキストを有効な仮説としてプログラムが認めるようにできます。
Allowed errors プロパティの値は要素のプロパティで設定します。このプロパティは、単語内で許容されるエラーの最大割合 (すなわち、仮説テキストにおけるエラーの比率) を指定します。エラーの比率がこのプロパティで指定した値を超える場合、検出されたオブジェクトは有効な仮説とはみなされません。エラーが多いほど、仮説の品質は低下します。
オブジェクト内の文字数は事前には不明で、検索対象のテキストの長さも可変であるため、仮説は絶対値基準または相対値基準のいずれかで評価されます。仮説の定式化と評価において、プログラムは2つの条件のうちより厳しい方を適用します。たとえば、検出オブジェクトが一方の基準は満たすものの他方を満たさない場合、そのオブジェクトは有効な仮説とはみなされません。
定式化された静的 Text 仮説には、 (一般的なプロパティに加えて) 以下のタイプ固有のプロパティがあります。