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# 分類

> ABBYY FlexiCapture 12 における分類の概要。シナリオ、分類器の開発、プロファイル、適合率と再現率のトレードオフへのリンクを含みます。

ABBYY FlexiCapture 12 には、FlexiLayout Studio で FlexiLayout を作成しなくても、文書を分類し、その種類やバリエーションを判別できるテクノロジーが搭載されています。分類は、文書の仕分け、入力文書全体の中から特定の文書を見つけ出すこと、ページを文書としてまとめることに使用できます。

[分類シナリオ](/ja/flexi-capture/fls/classify-scenario)

ABBYY FlexiLayout Studio では分類器を開発できます。このツールでは数千点の画像を処理できるほか、分類結果を詳細に解析し、分類器を微調整するためのツールも利用できます。これには、ページ上のテキストや視覚オブジェクトの処理ルールも含まれます。

[FlexiLayout Studio での分類器の開発](/ja/flexi-capture/fls/classify-fls)

ABBYY FlexiCapture 12 には、画像に基づいて文書を分類するための学習可能なテクノロジー (視覚的に区別できる文書向け) と、テキストに基づく分類テクノロジーが用意されています。これらのテクノロジーは自動的に組み合わせることができ、その場合、解析対象の文書の性質に応じて最適なテクノロジーが選択されます。

[分類プロファイル](/ja/flexi-capture/fls/classify-profiles)

分類シナリオによっては、再現率より適合率を優先したほうがよい場合もあれば、逆に適合率より再現率のほうが重要な場合もあります。適合率を再現率より優先することも、再現率を適合率より優先することも、その両者のバランスを取ることもできます。

[適合率と再現率のトレードオフ](/ja/flexi-capture/fls/classify-recall-prec)