タイプ別領域解析
表、図、署名、手書きなどのタイプ別領域を識別し、周囲のテキストから構造化コンテンツを分離しやすくします。
Unsiloed AIは、契約書・レポート・届出書などの企業文書から構造化データを抽出する文書理解AIです。レイアウトを保った解析に対応します。
Unsiloed AIは、企業文書から構造化情報を抽出する文書理解AIです。ホームページでは、人間のようにページを読み取り、テキストをタイプ別の領域に分け、レイアウトを保持することで、表、見出し、その他の文書構造をそのまま保った出力を行う製品として位置づけられています。
デュアルストリームの視覚モデルに、注意誘導型ヒートマップ層とドメイン固有のデコーダーを組み合わせた構成と説明されています。目的は、法務、財務、医療、規制関連の複雑な文書を、総計と明細の一致や参照先の正しい解決など、フィールド間の関係性を保ったスキーマ条件付き出力へ変換することです。
表、図、署名、手書きなどのタイプ別領域を識別し、周囲のテキストから構造化コンテンツを分離しやすくします。
数値列、結合セル、セクション見出しなど、抽出に重要なピボット領域へ計算資源を集中させる注意誘導型ヒートマップを使用します。
コンテンツトークンと視覚構造を同時に考慮できるよう、並列のデータストリームとレイアウトストリームで文書を処理します。
クロスアテンションによってストリームを統合し、テキストとレイアウトの両方を踏まえて推論します。これはフォームや混在構造のページで重要です。
スキーマ条件付き出力を生成し、フィールド間制約により抽出結果内の関連値の整合性を保ちます。
法務、財務、医療、規制関連の文書を対象ドメインとして挙げており、モデルは数百万件の企業文書で学習されたと説明されています。
表、結合セル、セクション見出しが数値の読み取り方やグループ化に影響するレポートから値を抽出します。
条項、署名、構造化参照が混在する契約書ページを、階層を保ったまま読み取ります。
自由記述、フォーム、レイアウト重視のセクションが組み合わさった記録から構造化フィールドを抽出します。
参照、フィールド間チェック、文書構造の整合性を出力で維持する必要がある規制関連の届出書を処理します。
このサイトでは、Unsiloed AIはページをタイプ別の領域に分割し、レイアウトとテキストの信号を組み合わせて構造化された出力を生成する文書読み取りシステムとして説明されています。一般的なチャット用途よりも、企業向けの文書ワークフローを想定しているようです。
ソースには、法務契約書、財務報告書、医療記録、規制関連の届出書が対応ドメインとして挙げられています。また、出力はスキーマ条件付きで、フィールド間制約を伴うため、構造化抽出がワークフローの中核であることが示されています。
このサイトには、セットアップ手順、APIリファレンス、または収集済みページ上のドキュメント化されたプレイグラウンドはありません。ホームページに基づくと、この製品はページ構造を読み取り、重要な領域に注意誘導型のフォーカスを適用し、文書をドメイン固有のスキーマへデコードする仕組みです。
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