名前が示すように、トレーニング可能なツールまたはサンプルから学習するツールは、明示的に定義されたルールに依存するのではなく、サンプルから自動的に学習することができます。

TotalAgility には、ドキュメントを分類し、ドキュメントからデータを抽出するためのルールベースのツールおよび事例学習ツールが両方とも用意されています。これらのツールは、セットアップがシンプルで、保守するのが容易です。必要な場合に限り、ルールを使用して結果を拡張します。

TotalAgility のトレーニング可能なツールには、以下が含まれています。

• コンテンツ分類子とレイアウト分類子

• ドキュメント分割

• フィールドとテーブルのロケータ

これらのツールでは、さまざまな標準マシン ラーニング アルゴリズムと独自のマシン ラーニング アルゴリズム (ベイズ分類子、k 近傍法分類子、条件付き確率場など) が使用されます。サンプルから学習するということは、ユーザーまたは管理者がサンプル ドキュメントを提供し、TotalAgility にドキュメント タイプやフィールドの場所を教える (ポイントしてクリックする) ことを意味します。キーワード、形式、場所などを含むルールを作成することではありません。マシン ラーニングの主な利点は、システムがサンプルから学習することにより、上記の詳細を自動的に特定することです。