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文書フィールドの作成 抽出する各エンティティに対応するフィールドを、Document Definition に作成する必要があります。フィールドを作成するには、次の手順を実行します。
  1. Document Definition Editor で Document Section 名を右クリックし、Create Field を選択します。
  2. Text field を作成します。
  3. [General] タブで、[Can have region] オプションを選択します。
  4. [Name] field に、フィールド名 (例: PreambleSegment) を指定します。 重要! フィールド名にはスペースや英字以外の文字を含めることはできません。また、数字で始めることもできません。
ABBYY FlexiCapture Document Definition Editor の field の Properties ダイアログの [General] タブのスクリーンショット。field 名は PreambleSegment で、[Can have region] オプションと [Text segment] オプションが選択されています。
エンティティごとに、上記の手順を繰り返します。
セグメンテーションを使用する場合は、各セグメントごとに個別の Text field を作成する必要があります。
エンティティを抽出する各セグメントについて、次の操作を行います。
  • 繰り返しグループ内に、非繰り返しフィールドを作成します。
  • field properties で、[Text segment] オプションを選択します。
  • セグメントの開始位置と終了位置が異なるページにまたがる場合は、[Allow multiple regions] オプションを選択します。
セグメンテーション NLP モデルの作成 セグメンテーションにより、エンティティ抽出の精度と速度が向上します。セグメンテーションは必須ではありません。文書をセグメント化するには、専用の NLP モデルが必要です。 重要! document section ごとに使用できるセグメンテーションモデルは 1 つだけです。 セグメンテーションモデルを作成するには、次の手順を実行します。
  1. Document Definition Editor で、Document Section 名を右クリックします。
  2. [Properties…] を選択します。
  3. 開いたダイアログで [NLP] タブをクリックし、[Create…] をクリックします。
  4. [Name] field に、セグメンテーションモデルの名前 (例: SegmentationModel) を指定します。
  5. [Model type] field で、[Segmentation] を選択します。
  6. [Language] リストで、必要な言語を選択します。
    ABBYY FlexiCapture の Document Section Properties の [NLP] タブにある [New NLP Model] ダイアログのスクリーンショット。モデル名は SegmentationModel で、[Source] は Section、[Model type] は Segmentation、[Language] は English に設定されています。
  7. [Next…] をクリックします。
  8. 開いたダイアログで、セグメントの抽出先となるすべてのフィールドを指定します。
  9. OK をクリックします。
セグメンテーションモデルを作成したら、いくつかのサンプル文書を使ってそのモデルを学習させる必要があります。
[Allow training] オプションを使用すると、文書処理中に NLP モデルを学習させることができます。field extraction training batch を使用して field extraction を学習させると、NLP モデルも学習されます。学習結果は無効にすることも削除することもできます。学習結果を無効にするには、training batch を右クリックし、shortcut menu で [Disabled] 項目を選択します。学習結果を削除するには、training batch を右クリックし、shortcut menu で [Delete] 項目を選択します。
エンティティ抽出 NLP モデルの作成 エンティティを抽出するには、手動でマークアップした文書で学習済みのエンティティ抽出 NLP モデルが必要です。NLP モデルを作成するには、次の手順を実行します。
  1. Document Definition Editor で document section のプロパティを開き、[NLP] タブをクリックします。
  2. [Create…] をクリックします。
  3. NLP モデルの [Name] を指定します (例: EntitiesExtraction) 。
  4. データソースとして、section (セグメンテーションを使用しない場合) または segment (セグメンテーションを使用する場合) を選択します。
  5. [Model type] field で、[Extraction] を選択します。
  6. [Language] リストで、必要な言語を選択します。
  7. [Next…] をクリックします。
  8. 選択した document section または segment から抽出される結果フィールドを選択します。
エンティティを抽出する各 document segment または section について、手順 1 ～ 9 を繰り返します。
  1. Document Definition > [Save] をクリックして、Document Definition を保存します。
  2. Document Definition > [Close] をクリックして、Document Definition editor を閉じます。
  3. Document Definition > [Publish] をクリックして、Document Definition を公開します。
エンティティ抽出 NLP モデルを作成したら、いくつかのサンプル文書を使ってそのモデルを学習させる必要があります。
[Allow training] オプションを使用すると、文書処理中に NLP モデルを学習させることができます。field extraction training batch を使用して field extraction を学習させると、NLP モデルも学習されます。学習結果は無効にすることも削除することもできます。学習結果を無効にするには、batch を右クリックし、shortcut menu で [Disabled] 項目を選択します。学習結果を削除するには、batch を右クリックし、shortcut menu で [Delete] 項目を選択します。