- ABBYY FlexiCaptureの導入
- プログラムのインストールと実行
- ABBYY FlexiCaptureアーキテクチャ
-
プログラム設定
- ABBYY FlexiCapture設定
- マルチテナンシー
- プロジェクトの作成
-
文書定義
- 修正済み文書定義の作成
- 半構造化文書の文書定義の作成
- 自動データ抽出が不要な文書の文書定義の作成
- 文書セット
- 文書定義フィールド
- 文書定義ウィザード
- 文書定義の編集および発行
- 文書定義の作成
- 文書定義プロパティ
- 文書定義セクションのプロパティ
- ルールの確認
- 設定のエクスポート
- 文書ウィンドウでのデータ表示の設定
- 文書定義のテスト
- 文書定義のローカライズ
- 分類
- フィールド抽出トレーニング
- 設定されたプロジェクトの操作
-
インボイス用のABBYY FlexiCapture
- インボイス用のABBYY FlexiCapture の機能
- インボイスをキャプチャする方法
- インボイスキャプチャプロジェクトを設定する方法
- 仕様
- Capturing receipts
- Capturing purchase orders
- Using NLP to process unstructured documents
- ABBYY FlexiCapture インターフェイス
-
付録
-
ABBYY FlexiCapture でのスクリプトの使用
- .Net 言語で書かれるスクリプトの仕様
- 外部アセンブリ
- オブジェクトモデル
-
処理ステージのカスタマイズのためのスクリプト
- スクリプトの種類
-
オブジェクト
- IActionResult
- IAssemblingError
- IAssemblingErrors
- IBatch
- IBatchCheckResults
- IBatchItem
- IBatchItems
- IBatchTypeClassifier
- IBatchTypeClassifierResult
- IBinarizationParams
- IBoxedBoolean
- ICharacterParams
- ICharactersParams
- ICheckmarkGroupValue
- ICheckmarkValue
- IDataSet
- IDataSetQuery
- IDataSetRecord
- IDocument
- IDocuments
- IDocumentExportResults
- IDocumentsExportResults
- IDocumentDefinitionInfo
- IDocumentDefinitionInfoArray
- IEditablePictureObject
- IExportFieldsToRedact
- IExportImageSavingOptions
- IField
- IFieldRegion
- IFieldRegions
- IFields
- IFlexiCaptureTools
- ILocalContrastParams
- IMatchedSectionInfo
- IMatchingInfo
- IPage
- IPageClassificationResult
- IPages
- IPictureObject
- IPictureObjectsInfo
- IPrincipal
- IPrincipals
- IProcessingCallback
- IProject
- IProperties
- IProperty
- IPropertyModificationInfo
- IRecordCheckResult
- IRecordset
- IRect
- IRects
- IRoutingRuleResult
- IRuleContext
- IRuleError
- IRuleErrors
- IRuleTag
- IRuleTags
- IScriptBinaryAttributes
- IScriptDefinitionContext
- ISectionDefinitionInfo
- ISectionDefinitionInfoArray
- IShadowsHighlightsParams
- IStageInfo
- IUserAttachment
- IUserAttachments
- IUserSessionInfo
- IValue
- IVARIANTArray
- TAssemlingErrorType
- TBatchItemType
- TColorToFilter
- TExportFieldType
- TExportType
- TImageCompressionType
- TPageClassificationType
- TPdfAVersion
- TPdfDocumentInfoType
- TPdfTextSearchAreaType
- TPrincipalType
- TProcessingPriority
- TPropertyType
- TRuleErrorType
- TStateType
- サンプルスクリプト
- 認識言語の内部名
-
インターフェイスイベントの処理スクリプト
- イベントハンドラ
-
オブジェクト
- IBoolean
- IBoxedFieldControl
- IDocumentEditor
- IDocumentItem
- IDocumentItems
- IDocumentsCollection
- IDocumentsWindow
- IDrawContext
- IErrorControl
- IErrorControls
- IErrorsWindow
- IFieldControl
- IFieldRegionControl
- IFieldRegionControls
- IFormWindow
- IImageWindow
- IMainMenu
- IMainWindow
- IMenu
- IMenuItem
- IPageControl
- IPageItem
- IPageItems
- IPagesCollection
- IPoint
- ISelection
- IShellRational
- IShellRect
- IShellRects
- ITaskWindow
- ITextEditor
- IToolbar
- IToolbarButton
- IToolbars
- TCommandBarType
- TCommandID
- TDockingType
- TDocumentState
- TErrorType
- TSelectionType
- TTaskWindowMode
- TTextSize
- TUserRole
- TWorkWindowType
- ウェブ検証ステーションのユーザースクリプト
- 機械による読み取りが可能なフォームの作成
- ホットキー
- 追加オプション
- 処理サーバーコマンドの説明
- FlexiCaptureバックアップ
- ABBYY FlexiCapture サンプルプロジェクト
- サポートされる認識言語
- Supported classifier languages
- 正しい文字レンダリングのためのフォント
- サポートされるテキストタイプ
- サポートされるバーコードタイプ
- 対応している入力形式
- PDF ファイルの処理
- 出力ファイル形式
- 日付形式
- 正規表現で使用されるアルファベット
- 特許
- サードパーティ技術
- 用語集
- テクニカル サポート
- ABBYY FlexiCapture の購入方法
- エンドユーザー使用許諾契約(EULA)
-
ABBYY FlexiCapture でのスクリプトの使用
Training your NLP models
After you have published your Document Definition, close the Document Definition dialog box, then navigate to the Field Extraction Training Batches section and create a new document batch.
- Click File and select 新規バッチ.
- In the dialog box that opens, select the Document Definition that you created earlier, then select the section for which you have configured fields and click OK.
- In the Look up Variant for Training Batch window, select the variant to be used for training.
- Select the newly created batch and either select the NLP batch option or click Field extraction training > NLP batch.
Now you need to load the documents that will be used to train the NLP model.
- Open the batch that you have created by double-clicking it.
- Click File > 画像を読み込み....
- In the dialog box that opens, click 画像処理設定..., select the One document per file option, and click OK.
- Choose the documents to be used for training the NLP model.
- After all the documents have been loaded, select them and click Recognition > 文書定義をマッチング. Alternatively, right-click the selection and click 文書定義をマッチング. Then choose the appropriate Document Definition.
The quality of a trained NLP model depends on the number of documents in the training batch and the quality of their markup. Please note the following:
- All the fields described by the Document Definition should be marked up in the training documents.
- It is recommended to have between 100 and 500 documents in each training batch. This number of documents will enable the program to select the best parameters for your NLP model without slowing down the training process.
After you have successfully loaded the documents, you need to manually mark up the fields on each document so that the NLP models will know where to look for entities. To do this, complete the following steps for each document:
- Double-click a document to open it.
- Select a field for which information from the document should be extracted. Then either choose the value of the field on the document or draw a rectangle around it. Repeat this step for each field.
- Go to the next document by clicking the
button. Repeat the above steps for all the remaining documents.
- Save the changes.
After you have marked up all the documents, return to the フィールド抽出用トレーニングバッチ view. Right-click the batch and click 学習 on the shortcut menu. Once trained, the model is ready to use.
Training results can either be disabled or deleted. To disable training results, right-click the training batch and select the 無効 item on the shortcut menu. To delete training results, right-click the training batch and select the 削除 item on the shortcut menu.
If you need to use your trained NLP model in another project, simply import the training batch and its associated Document Definition into that project.
1/14/2021 2:17:22 PM