文書は2つのレイアウトクラスに分かれており、それぞれに専用の Extraction Rules セットがあります。また、この Skill は標準的な Vantage の学習にも対応している必要があります。それに合わせてドキュメント処理フローを設定します。Documentation Index
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Classify By Text and Image アクティビティを追加する
まず、文書クラスを判定する必要があります。Activities ペインで
Classify By Text and Image アクティビティをクリックします。ワークフローに追加されます。このアクティビティを追加すると、分類結果を記録するための新しい field が Skill 構造内に作成されます。この field は非表示で編集できませんが、Activities タブの Activity Properties ペインで名前を変更できます。field 名を “Layout” に変更します。フローを分岐するために IF アクティビティを追加する
文書は、分類結果に基づいて異なるアクティビティに振り分ける必要があります。
- ワークフロー内の
Classify By Text and Imageアクティビティをクリックします。 - ポップアップウィンドウで
IF項目を選択します。Classify By Text and Imageアクティビティの後にワークフローへ追加されます。
IF アクティビティを使用する代わりに、2つの Extraction Rules アクティビティを含む workflow item を作成し、“Layout” field を source field として選択して、その値を各文書に適用するアクティビティを選ぶ条件として使用することもできます。このオプションの詳細については、1つのアクティビティ内で複数の Extraction Rules セットを使用するを参照してください。各クラス用の Extraction Rules アクティビティを追加する
異なるクラスの文書からデータを抽出するためのアクティビティを追加します。
- 次の項目として
Extraction Rulesアクティビティを選択します。名前を “Sick Note DE” に変更します。このアクティビティはドイツの文書からデータを抽出します。 IFアクティビティをクリックし、別のExtraction Rulesアクティビティを追加します。名前を “Sick Note BE-NL” に変更します。これはベルギー語とオランダ語の文書を処理します (このクラス内の候補は1つのアクティビティで処理できます) 。
IF アクティビティは、両方の Extraction Rules アクティビティおよび Finish に接続されているはずです。最後に Fast Learning アクティビティを追加する
Fast Learning アクティビティを使うと、Online Learning を通じて本番環境で Skill をさらに学習させることができます。- ドキュメント処理フロー内の “Sick Note BE-NL” をクリックします。
- ポップアップウィンドウで
Fast Learningアクティビティを選択します。“Sick Note BE-NL” の後に追加されますが、“Sick Note DE” は引き続き Finish に接続されたままです。 - “Sick Note DE” と Finish をつないでいる矢印にカーソルを合わせます。矢印がオレンジ色になります。
- この矢印を
Fast Learningアクティビティにドラッグ＆ドロップします。 IFアクティビティと Finish をつないでいる矢印にカーソルを合わせます。この矢印もFast Learningアクティビティにドラッグ＆ドロップします。
Fast Learning アクティビティに送られるようになります。
次の手順
ステップ 3. Classify アクティビティを設定して学習させる
学習用ドキュメントをアップロードし、クラスを割り当てて、Classify アクティビティを学習させます。
チュートリアルの概要
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