Skip to main content
FlexiCapture for Invoices では、Verification Station でDocument を処理しながら認識精度を向上できます。プログラムがDocument画像上で field の正しい位置を検出できなかった場合は、その正しい位置を指定できます。すると、プログラムは他のDocumentを認識する際にその情報を使用します。

​
前提条件

学習を利用できるのは、ABBYY FlexiCapture がデータベース内の対応するレコードを見つけて会社を確実に識別できる場合に限られます。データベースがない場合でも field の学習を使いたいときは、Document の取り込み時にデータ セットにレコードを追加して、会社情報を蓄積できます。詳細は、データベースでベンダーと事業部門を検索するを参照してください。

​
プログラムを学習させる

1

Documentのバッチを収集してプログラムに取り込む

Documentのバッチ (たとえば、過去 1 か月以内に処理した請求書) を収集し、プログラムへの取り込みを開始します。詳しくは、請求書を抽出する方法を参照してください。
2

プログラムにDocumentを認識させて確認する

Documentをプログラムに取り込んだ後、自動的に認識が実行されます (Tools → Options をクリックして開く Options ダイアログ ボックスの Document Processing タブで Recognize added images automatically オプションが有効になっている場合に限ります) 。その後、データはバリデーションルールによって確認されます。
3

修正が必要なDocumentを開く

認識済みDocumentのステータスが Valid 以外である場合、またはプログラムが一部の field を検出できなかったと思われる場合は、そのDocumentをDocumentエディターで開きます。
4

会社を確認する

Documentフォームを確認します。Vendor/Issuer の field グループが正しく入力されている必要があります。学習は文書バリアントごとに個別に実行され、同じ会社のDocumentは同じバリアントとして扱われます。プログラムが発行元の会社を識別できない場合は、会社データベースから選択するか、Document画像を見ながら直接入力し、Save をクリックして保存します。Project の設定によっては、その会社のDocumentを学習に使用するために、発行元の会社の一意の ID を指定する必要がある場合もあります。これを行うには、VATID field に一意の ID を入力します (この field の名前は、国や Project によって異なる場合があります) 。VATID は、税務上の目的で会社に割り当てられる一意の識別番号です。同じ会社のDocumentでもレイアウトが大きく異なる場合は、clustering 機能を使用します。詳しくは、Training with clusteringを参照してください。
5

field領域を調整する

学習が成功するのは、すべてのfield領域が正しく識別されている場合だけです。したがって、region が画像上の実際の field の位置と一致していることを確認してください。Documentエディターの Image ウィンドウで、region を調整するか、プログラムが検出できなかったfield領域を描画します。明細のマークアップについて詳しくは、明細の学習を参照してください。field領域は、次のいずれかの方法で変更できます。
  • データ フォームの field にマウス ポインターを置き、画像上の対応する region (青色で強調表示されます) を見つけてクリックします (またはマウスで矩形を描画します) 。
  • 画像上の region (青色で強調表示されます) にマウス ポインターを合わせてクリックし (または region を描画し) 、表示されるドロップダウンリストから対応する field を選択します。
  • マウスで境界を動かして region を調整します。
  • 誤った位置にある region を削除します。ポインターをその矩形の上に置き、右上隅に赤い×印が表示されたら、その×印をクリックします。次に、その field に対して正しいfield領域を作成します。
  • データ フォームで field に値を入力し始めます。ドロップダウンリストに、入力中の内容に似た画像から抽出済みの単語が表示されます。正しい単語を選択すると、その単語の画像上の位置がそのfield領域になります。
マークアップを調整すると、プログラムがDocumentを分析します。マークアップが変更されており、かつこの会社のDocumentに対する学習が禁止されていない場合、そのDocumentはバッチに追加されます。
プログラムは、field領域を描画または調整した field だけでなく、そのDocument内のすべての field を対象に学習します。
6

残りのDocumentについて繰り返す

次のDocumentを開き、確認とマークアップの手順を繰り返します。
7

学習を実行する

学習を開始するには、学習用バッチに少なくとも 1 つのDocumentが含まれている必要があります。clustering を使用する場合はクラスターごとに個別の FlexiLayout が作成され、使用しない場合は会社ごとに FlexiLayout が作成されます。詳しくは、Training with clusteringを参照してください。
8

学習結果を確認する

プログラムは、学習済みの FlexiLayout バリアントを学習用バッチ内のすべてのDocumentに適用し、その結果を調整済みのマークアップと比較してテストします。学習済み FlexiLayout が以前のバージョンより優れた結果を示した場合、次回この文書バリアントに属するDocumentを認識するときに使用されます。

​
学習しても結果が改善しない場合

学習済みの FlexiLayout バリアントの結果が以前のバージョンより悪い場合は、レビューとマークアップの手順を繰り返し、該当する会社の文書を使って引き続き学習してください。学習済みの FlexiLayout バリアントがすべてのフィールド領域を正しく識別できるようになれば、学習は完了です。 Project setup で管理者が行う学習については、Training done by project administrators を参照してください。