AI901-Foundry#197
次の各シナリオに最も適した Document Intelligence のモデル / アプローチをドロップダウンから選択してください。同じ選択肢を 2 回以上使用できます。
| ステートメント | 選択 |
|---|---|
B2B 取引で広く使われる請求書 (Vendor / InvoiceTotal / TotalTax 等) から主要フィールドを即時抽出したい。 市場で広く使われる請求書フォーマット向けに事前学習された Microsoft 公式モデルです。 | |
毎回同じレイアウトで届く社内固有の「製品出荷指図書」から固定位置のキー / 値とテーブルを抽出したい。 固定レイアウト前提の少量データ訓練に強い custom template が最適です。 | |
顧客ごとに異なるレイアウトで届く「保険金請求書類」から「請求金額 / 事故日 / 被保険者名」を抽出したい。 レイアウトばらつきに強く、deep learning ベースでテンプレ非依存の抽出を実現する neural モデルが適しています。 |
解説
【正解マッチング】
| 判定対象 | 正解 |
|---|---|
| B2B 取引で広く使われる請求書 | prebuilt-invoice |
| 毎回同じレイアウトで届く社内固有の「製品出荷指図書」から固定位置のキー / 値とテーブルを抽出したい。 | custom template |
| 顧客ごとに異なるレイアウトで届く「保険金請求書類」から「請求金額 / 事故日 / 被保険者名」を抽出したい。 | custom neural |
【各判定の詳細】
- 「B2B 取引で広く使われる請求書」→ prebuilt-invoice: 市場で広く使われる請求書フォーマット向けに事前学習された Microsoft 公式モデルです。
- 「毎回同じレイアウトで届く社内固有の「製品出荷指図書」から固定位置のキー / 値とテーブルを抽出し…」→ custom template: 固定レイアウト前提の少量データ訓練に強い custom template が最適です。
- 「顧客ごとに異なるレイアウトで届く「保険金請求書類」から「請求金額 / 事故日 / 被保険者名」を…」→ custom neural: レイアウトばらつきに強く、deep learning ベースでテンプレ非依存の抽出を実現する neural モデルが適しています。
コメント