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# 管理者によるfield 抽出の学習

> 管理者は ABBYY FlexiCapture で field 抽出を事前に学習でき、標準的なシナリオ、文書候補、Processing Station での学習に対応しています。

field 抽出の学習は、オペレーターが作業を開始する前にプロジェクトを学習させる必要がある場合、管理者が実施できます。自動学習だけでは不十分な場合にも、管理者による学習が必要になることがあります。

<Accordion title="標準的なシナリオ">
  標準的なシナリオでは、次の手順を実行します。

  1. Document Definition を作成します。
  2. Document Definition のセクションプロパティで、\[Allow field location training] を選択します。
  3. セクション内に必要なfieldを作成します。各fieldのプロパティで \[Can have region] を選択します。
  4. Document Definition を保存して公開します。
  5. Field Extraction Training Batches モードに切り替え、新しいバッチを作成します。
  6. 作成した Document Definition を選択します。
  7. 候補の一覧から Default 候補を選択します。
  8. 文書画像をロードして認識します。文書の種類ごとに 3 ～ 50 枚の画像をロードすることを推奨します。
  9. fieldの位置を調整します。
  10. 文書に次の状態を設定します。

  * 文書の一部を選択し、選択範囲を右クリックして、ショートカットメニューで **\[Set Document State →]** \[For training] をクリックします。

  * 残りの文書を選択し、選択範囲を右クリックして、ショートカットメニューで **\[Set Document State →]** \[For testing] をクリックします。
    **注:** 学習用バッチ内の文書の 60% を学習用に、残りの 40% をテスト用に使用することを推奨します。

  11. fieldを抽出できるようにプログラムを学習させます。

  * *(Standalone)* **\[Fields Training →]** *(Standalone)* \[Train] をクリックします。
    * *(Distributed)* **\[Fields Training →]** *(Distributed)* \[Train] をクリックすると、Project Setup Station コンポーネントがインストールされている同じマシンで学習が開始されます。
    * 学習を Processing Station で実行する場合は、*(Distributed)* バッチを右クリックし、ショートカットメニューで *(Distributed)* \[Send for Training] を選択します。
</Accordion>

<Accordion title="複数の文書候補があるプロジェクト">
  field の位置が可変の文書では、候補を作成し、それらを識別するための分類器を学習させる必要があります。field の位置が可変の文書と候補の詳細については、[同じ型に属する文書で field の位置が可変な場合](/ja/flexi-capture/field-training-recommendations#training-variant)を参照してください。

  次の手順を実行します。

  1. Document Definition を作成します。

  2. Document Definition のセクションプロパティで、**Allow field location training** を選択します。

  3. セクションに必要な field を作成します。各 field のプロパティで **Can have region** を選択します。

  4. 次の 3 つの方法のいずれかでセクション候補を追加します。
     * 手動で候補を作成します。これを行うには、セクションプロパティの **Data Sets** タブをクリックし、**View\...** ボタンをクリックします。次に、**Add...** ボタンをクリックして候補を追加します。
     * データベースから候補をロードします。これを行うには、セクションプロパティの **Data Sets** タブをクリックし、**Set Up...** ボタンをクリックします。ドロップダウンリストから、データソースとして **Database** を選択します。
     * スクリプトを使用して候補を作成します。これを行うには、セクションプロパティの **Data Sets** をクリックし、**Set Up...** ボタンをクリックします。ドロップダウンリストから、データソースとして **Script** を選択します。

  5. Document Definition を保存して公開します。

  6. 新しく作成した候補を使って分類器を学習させます。
     * **Open Classifier Training Batches** モードに切り替え、新しいバッチに文書画像をロードします。
     * 候補を個別のクラスとして使用し、各文書に参照クラスを割り当てます。
       * **Set Class... → Add... → Add...** をクリックします
       * **Specify 候補** を選択します。
       * リストから候補を選択します。
     * **Classification Training →** **Train** をクリックして分類器を学習させます。

  **注:** FlexiLayout Studio で分類器を作成してから、ABBYY FlexiCapture にインポートできます。詳細については、[分類器のエクスポートとインポート](/ja/flexi-capture/classify-fc-export)を参照してください。

  7. 各候補の field region を検出できるように ABBYY FlexiCapture を学習させます。
     * **Field Extraction Training Batches** モードに切り替えます。
     * 新しいバッチを作成します。Document Definition を選択してから、学習対象の候補を選択します。
     * 文書画像をロードして認識します。文書の種類ごとに 3 ～ 50 枚の画像をロードすることをお勧めします。
     * field の位置を調整します。
     * 文書に次の状態を設定します。
       * 文書の一部を選択し、選択範囲を右クリックして、ショートカットメニューの **Set Document State →** **For training** をクリックします。
       * 残りの文書を選択し、選択範囲を右クリックして、ショートカットメニューの **Set Document State →** **For testing** をクリックします。
     * field を抽出できるようプログラムを学習させます。
       * *(Standalone)* **Fields Training →** *(Standalone)* **Train** をクリックします
       * *(Distributed)* **Fields Training →** *(Distributed)* **Train** をクリックすると、Project Setup Station コンポーネントがインストールされている同じマシンで学習が開始されます。
       * *(Distributed)* Processing Station で学習を実行する場合は、バッチを右クリックし、ショートカットメニューで *(Distributed)* **Send for Training** を選択します。

  学習結果を扱う際には、文書にどの候補が割り当てられたかを確認し、必要に応じて編集しなければならない場合があります。フォームに候補の ID を表示するには、[service field](/ja/flexi-capture/templates/service-field) を作成します。詳細については、[オペレーターが候補を変更できるようにする](/ja/flexi-capture/field-training-service-field)を参照してください。
</Accordion>

<Note>
  [field 抽出の自動学習を構成する](/ja/flexi-capture/field-autolearning)ことをお勧めします。自動学習を構成すると、オペレーターが構成済みプロジェクトで作業するのに合わせて、プログラムが自動的に field の抽出を学習します。
</Note>

<div id="distributed-sending-training-batches-to-a-processing-station-for-training">
  ## (Distributed) 学習用バッチを学習のために Processing Station に送信する
</div>

*(Distributed)* 学習処理には長時間かかり、多くの計算リソースを消費することがあるため、管理者は Processing Station でバッチを学習させることができます。

<Note>
  *(Distributed)* 学習用バッチを Processing Station に送信する前に、次の点を確認してください。
</Note>

* *(Distributed)* 少なくとも 1 つの Processing Station が Processing Server に追加されていること。
* *(Distributed)* プロジェクトがサーバーにアップロードされていること。

*(Distributed)* 学習用バッチを Processing Station に送信するには、バッチを右クリックし、ショートカットメニューで *(Distributed)* Send for Training を選択します。バッチを送信すると、Processing Server Monitor のタスクキューに学習タスクが表示されます。実際の学習は Processing Station で実行されます。複数の学習用バッチを Processing Station に送信して学習させることもできます。必要に応じて、管理者は Processing Server Monitor で学習タスクをキャンセルできます。学習のために送信された学習用バッチは、学習が完了するまでロックされるため、管理者はその間、それらの学習用バッチを変更できません。