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# セグメンテーション アクティビティをセットアップする

> セグメンテーション アクティビティを追加し、セグメントに対応する field を選択して、Fast または Thorough モードで学習させ、Advanced Designer で抽出結果を確認します。

セグメンテーション アクティビティの学習には、独立したドキュメント セットを使用できます。これを行うには、スキル名の横にあるドロップダウン リストからセグメンテーション アクティビティを選択します。次に、**Upload** ボタンの左にあるドロップダウン リストで必要なドキュメント セットを選択するか、**Create Set...** をクリックして新規作成します。このタブでは、[Documents](/ja/vantage/documentation/advanced-designer/document-skills/documents) セクションで説明しているとおりに、ドキュメントのアップロード、削除、回転を行えます。

<Steps>
  <Step title="アクティビティを追加する">
    **Activities** タブで、ドキュメント処理フローにセグメンテーション アクティビティを追加します。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る点にご注意ください。
  </Step>

  <Step title="field を選択する">
    **Activity Properties** ペインで、抽出対象のセグメントに対応するすべての field を選択します。

    <Note>
      Text 型でデータ型が Text に設定されている field のみがサポートされます。
    </Note>
  </Step>

  <Step title="Activity Editor を開く">
    **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。
  </Step>

  <Step title="アクティビティを学習させる">
    **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。

    * **Fast** モードはデフォルトで選択されています。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。このモードでは学習セット内のドキュメントがより多く必要になり、学習に時間がかかりますが、幅広いドキュメントでより良い精度が期待できます。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** モードへの切り替えは、**Train Activity** ボタン横のドロップダウン 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とよいでしょう。

    <Note>
      **Thorough** モードは英語のドキュメントでのみ機能します。
    </Note>
  </Step>

  <Step title="結果を確認する">
    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** タブに移動して、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 全体の統計と同一です。必要に応じてラベリングを修正し、再度アクティビティを学習させてください。
  </Step>
</Steps>

<Note>
  アクティビティの学習とテストは、ラベリングが確定している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、ドキュメントのラベリングは未確定のままです。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 ステータスは **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。
</Note>

サポートされている言語: English、Russian、German、French、Spanish、Italian、Portuguese (Standard)、Japanese、Dutch。
