手動と自動の分類手法

Transformation Designer で分類を構成せずにドキュメント処理を続行するには、その前に手動でドキュメントを分類する必要があります。

レイアウト分類子とアダプティブ機能分類子の両方でサンプルによる学習がサポートされます。最初のステップでは、サンプル ドキュメントを各クラスに割り当てます。次に、分類エンジンによってトレーニング プロセスが実行されます。このプロセスでは、すべてのサンプル ドキュメントが分析され、重要な機能が抽出されて、各クラスの分類結果を定義するために使用されます。次のステップが発生します。

• カテゴリの定義

• サンプル セットの作成

• 機能の抽出と学習

• 未知のドキュメントの分類

• 自動改善と段階的学習

分類オンライン ラーニングも使用できるようになりました。有効にすると、分類に失敗したドキュメントの中で、Validation 中に手動で分類する必要があるものが [分類結果] に追加されます。最大数に達していない限り、ドキュメントは蓄積されます。次回にこのクラスのドキュメントが検出されると、信頼度は向上します。[分類結果] に十分なサンプル ドキュメントが含まれている場合は、手動分類が不要になることがあります。