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抽出モデルを構築する

  • 更新済み: 2022/02/08
    • Automation 360 v.x
    • IQ Bot
    • Digitize

抽出モデルを構築する

データ抽出モデルは、通常、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) テクノロジーを活用して、テキスト、キー値ペア、およびテーブルをドキュメントから正確に抽出します。

IQ Bot 抽出サービス

IQ Bot でのラーニングインスタンスの作成とトレーニングの一部として行われるため、別個の AI モデルは必要ありません。

ラーニングインスタンスを作成する」を参照してください。

Microsoft Azure Form Recognizer サービス

ユース ケース評価時、セールス エンジニアが Microsoft Azure Form Recognizer モデルを作成することができます。ただし、本番環境にデプロイする場合は、プロフェッショナル サービス、またはパートナー イネーブルメント マネージャー (PEM) (Automation Anywhere) にお問い合わせください。

How to Create and train Azure Form Recognizer model (A-People login required)

Microsoft Azure Form Recognizer サービスにおけるフィールドのラベル付けにかかる時間のベンチマークは以下のとおりです。
  • 最大 30 フィールド: 1 時間
  • 30 ~ 100 フィールド: 2 時間
  • 100 ~ 400 フィールド: 4 時間
注: モデルを作成するときは、モデル名が重複しないようにしてください。また、テーブルを作成するときは、テーブル名にスペースを含めないでください。たとえば、Sales chart.xls などです。
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