[クラシファイアをトレーニング] actionを使用して、[分類] actionによって使用されるモデル ファイルを作成し、入力に必要なカテゴリにドキュメントをソートします。

1. [Actions] パレットの [IQ Bot クラシファイア] packageの [クラシファイアをトレーニング] actionをダブルクリックまたはドラッグします。
2. [デスクトップ フォルダー] または [変数] から入力フォルダー パスを選択します。
   注: 入力フォルダー パスには、クラシファイアをトレーニングするドキュメントのカテゴリに対応する名前を持つサブディレクトリが必要です。たとえば、売上関連のドキュメントがある場合、入力フォルダー パスには、請求書や発注書などのサブフォルダーが必要です。
3. オプション: [デスクトップ ファイル] を選択した場合は、[参照] をクリックしてデフォルトのファイル パスを変更します。
4. [モデル名] フィールドにモデル ファイルの名前を入力します。
5. [モデル出力パス] フィールドを使用して、出力モデル ファイルのディレクトリを選択します。
6. オプション: 次の [詳細設定] を構成します。
   1. [トレーニングの最適化]: ドロップダウン メニューを使用して、トレーニング最適化のタイプを選択します。
      • [精度]: トレーニング モデルの精度を上げたい場合、このオプションを選択してください。ただし、いくつかのドキュメントでは精度を満たせない可能性があります。
      • [再現]: トレーニング モデルでデータセット内のすべての関連ケースを検索する場合、このオプションを選択します。
      • [F1 スコア]: デフォルトで選択されており、[精度] と [再現] の両方のトレーニング最適化を組み合わせた推奨設定です。

      [F1 スコア] がデフォルトで選択されています。[精度] と [再現]。

   2. [分類タイプ]: ドロップダウン メニューを使用して、テキスト、画像、またはその両方など、含める機能を選択します。

      デフォルトでは、[テキストと画像] が選択されています。

   3. [OCR設定]: [すべてのテキスト ブロックを抽出] および [画像からテキストを抽出] は、デフォルトで有効になっています。
7. [保存] をクリックします。
   モデル ファイルは、[モデル出力パス] フィールドを使用して指定したディレクトリに作成されます。