分類を設定する

ドキュメント キャプチャでは、分類はカテゴリまたはクラスへのドキュメントの割り当てであり、ドキュメント タイプとも呼ばれます。

このカテゴリは、プロジェクト クラス階層に基づいて事前定義されています。分類がなければ、抽出やアーカイブを成功させることは不可能です。

ドキュメントは、物理的なレイアウト、コンテンツ、または生成 AI に基づいて自動的に分類され、分類の処理順序によって最終的な分類結果が決定されます。本番前にトレーニングを行ったドキュメントと分類指示を組み合わせて使用するか、プロジェクトの本番環境で分類に使用するためのトレーニング ドキュメントを収集する分類オンライン ラーニングを使用することもできます。後者を使用すると、多くの構成を行わなくても、新しいドキュメントやクラスがプロジェクトに簡単に吸収されます。クラスに提供された説明に基づいて LLM がドキュメントを分類するため、生成 AI 分類はトレーニング ドキュメントの収集を行いません。

レイアウト分類とコンテンツ分類を支援するためには、最初に一連のドキュメントにクラスタ化を実行して、次に事前分類済みのドキュメントを分類トレーニング ドキュメント セットに追加して、サンプルによる学習を実行できるようにします。各クラスにサンプル ドキュメントを割り当てます。プロジェクトがトレーニングされると、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クラスの定義に使用されます。ドキュメントがレイアウト分類またはコンテンツ分類に使用されるかどうかは、各クラスの構成方法によって異なります。実行時にトレーニング ドキュメントは不要です。プロジェクトには、分類に必要な抽出されたすべての情報が含まれています。

クラスまたはプロジェクトの分類設定をテストする前に、プロジェクトをトレーニングします。分類トレーニング ドキュメント セットのドキュメントは、プロジェクトのトレーニング後に、処理中のドキュメントの比較対象として使用されます。ドキュメントが正常に分類されるためには、構成された分類閾値以上の信頼度がドキュメントに必要です。

分類が構成されたら、いくつかの事前分類テストを実行します。事前分類テストの結果に問題がなければ、より詳細な分類ベンチマークを実行できます。