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これでデータ抽出を開始できます。ドイツの書類はレイアウトの差異が小さいため、一部のfieldはFast Learningアクティビティで抽出できます。 この方法で次のデータを抽出します:
  • 病欠証明書の発行日
  • 病気の初日と病欠の最終日
  • 健康保険会社名
  • 医師のID
  • 患者に関する以下のデータ:
    • 保険ID
    • ドイツの保険ID
    • 生年月日
AD_Tutorial_Fields
  1. パイプラインでFast Learningアクティビティをダブルクリックします。
  2. Fields タブに移動します。VantageのDocument Skill Editorに似たウィンドウが表示されます。
  3. 最初のドイツ語の書類を選択します。
  4. 最初のfieldにラベルを付けます。
    a. データ フォームでテキストfieldを追加するためのiconをクリックします。
    b. 書類画像で発行日の含まれる領域を選択します。fieldにはその領域のテキストが入力されます。
    c. field名をダブルクリックして「Date」に変更します。
    d. field名の右側にあるiconをクリックし、fieldタイプを Date に変更します。
    e. Advanced field settings を開き、Acceptable orders of components セクションで Day-Month-Year を選択します。
    f. Save をクリックします。
  5. 手順4を繰り返し、「Start Date」と「End Date」fieldにラベルを付けます。
  6. 手順4.a〜4.cを繰り返し、「Health Insurer」fieldにラベルを付けます。
  7. iconをクリックしてグループを作成し、名前を「Patient」に変更します。
  8. 「Patient」グループを展開し、First group item プレースホルダーをクリックします。fieldの領域を選択し、field名を「Insurance ID」に変更します。
  9. 「Patient」グループで「German Insurance ID」と「Date of Birth」fieldを作成してラベル付けします。「Date of Birth」fieldのオプションは手順4のとおり設定します。
  10. 手順5と6を繰り返して「Doctor」グループを作成し、「Doctor ID」fieldにラベルを付けます。
  11. ページ左側のドキュメントセットで次のドイツ語の書類を選択し、作成したfieldにラベルを付けます。
  12. ドキュメントセット内のすべてのドイツ語の書類について手順11を繰り返します。
  13. Train Activity をクリックします。学習が完了すると、達成した精度が Results タブのヘッダーに表示されます。
  14. 精度が低い場合は、Results タブで抽出の問題を修正します。これはVantageのDocument skillで抽出の問題を修正する手順と同様です。抽出結果を更新するには、アクティビティを再学習してください。
次のような理由により、Fast Learningではその他のデータは抽出しません:
  • 患者の氏名と住所が同じfieldにあり、氏名は1行または2行になることがあり、住所がない場合もある。
  • 病欠の種類を示すチェックマークの位置にばらつきがある。
これらの要因により、Fast Learningアクティビティでは抽出品質が低下する、またはfieldを特定できないことがあります。