セグメンテーションアクティビティのセットアップ

1. Activities タブで、ドキュメント処理フローに Segmentation activity を追加します。セグメンテーションアクティビティは、テキストセグメントから field を抽出するアクティビティの前に配置する必要があります。
2. Activity Properties ペインで、抽出するセグメントに対応するすべての field を選択します。

Note: Text タイプでデータ型が Text に設定されている field のみがサポートされます。

3. Activity Editor をクリックします。必要に応じて、Fields タブでドキュメントのラベリングをさらに調整します。
4. Train Activity をクリックします。学習は Fast または Thorough モードで実行できます。
   • 既定では Fast モードが選択されています。このモードは小規模なドキュメントセットでも機能し、短時間で学習が完了します。
   • Fast モードの結果に満足できない場合は、Deep Learning モデルを学習する Thorough モードへの切り替えを検討してください。このモードではトレーニングセットにより多くのドキュメントが必要で、学習時間も長くなりますが、より多様なドキュメントに対して高い性能を発揮できます。ドキュメントセットには少なくとも 50 件のラベル付きドキュメントが必要ですが、150 件以上を推奨します。Thorough モードに切り替えるには、Train Activity ボタンの横にあるドロップダウンメニューを使用します。
   • 両方のモードをテストし、ドキュメントに最適なものを選択することをお勧めします。

Note: Thorough モードは英語のドキュメントでのみ動作します。

5. アクティビティの学習が完了すると、テストが自動的に開始されます。テスト完了後、Results タブに移動し、アクティビティの field 抽出結果を分析します。Results タブに表示される統計は、Results タブに表示される Skill の全体統計と同一です。必要に応じてラベリングを見直して変更し、アクティビティを再学習してください。

Note: このアクティビティの学習とテストは、ラベリングが確定済みのドキュメントでのみ実行できます。参照ラベリングが予測ラベリングに基づいて自動生成された場合、ドキュメントは未確定のラベリングとなります。ドキュメントのコンテキストメニューで該当オプションを使用して予測ラベリングを参照にコピーしない限り、確定されません。各ドキュメントのラベリング状況は Documents タブで確認できます。ドキュメントのラベリングを確定するには、Fields タブでレビューしてください。