抽出モデルを構築する
- 最終更新日2024/05/17
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の作成」を参照してください。
Azure AI Document Intelligence サービス
ユース ケース評価時、セールス エンジニアが Azure AI Document Intelligence 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) (オートメーション・エニウェア) にお問い合わせください。
How to Create and train Azure AI Document Intelligence model (A-People login required)
Azure AI Document Intelligence 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。