다음을 통해 공유


Microsoft Syntex 설명 형식

적용 대상: ✓ 비정형 문서 처리

설명은 Microsoft Syntex 구조화되지 않은 문서 처리 모델에서 레이블을 지정하고 추출하려는 정보를 정의하는 데 사용됩니다. 설명을 만들 때 설명 유형을 선택해야 합니다. 이 문서는 다양한 설명 유형과 사용 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

세 가지 설명 유형을 보여 주는 설명 만들기 패널의 스크린샷입니다.

다음 설명 유형을 사용할 수 있습니다.

  • 구 목록: 추출하는 문서나 정보에 사용할 수 있는 단어, 구, 숫자 또는 기타 문자의 목록입니다. 예를 들어 의사 추천이란 텍스트 문자열은 식별 중인 모든 의료 추천 문서에 있습니다. 또는 식별 중인 모든 의료 추천 문서에서 의사 추천의 전화 번호를 확인할 수 있습니다.

  • 정규식: 패턴 일치 표기법을 사용하여 특정 문자 패턴을 찾습니다. 예를 들어 정규식을 사용하여 문서 집합에서 전자 메일 주소 패턴의 모든 인스턴스를 찾을 수 있습니다.

  • 근접: 설명이 서로 얼마나 근접한지 설명합니다. 예를 들어 거리 번호 구 목록은 거리 이름 구 목록 바로 앞에 표시되며 그 사이에 토큰이 없습니다(이 문서의 뒷부분에 있는 토큰에 대해 알아봅니다). 근사 유형을 사용하려면 모델에 두 개 이상의 설명이 있어야 하고, 그렇지 않으면 해당 옵션을 사용할 수 없습니다.

구 목록

일반적으로 구 목록 설명 형식은 모델을 통해 문서를 식별하고 분류하는 데 사용됩니다. 의사 추천 레이블 예제에 설명 된 바와 같이 식별 중인 문서에서 일관되게 나타나는 단어, 구, 숫자 또는 문자의 문자열입니다.

요구 사항은 아니지만 캡처하는 구가 문서의 일관된 위치에 있는 경우 설명으로 성공률을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 의사 추천이란 레이블이 문서의 첫 번째 문단에 일관되게 배치되어 있을 수 있습니다. 또한 문서에서 구가 발생할 위치 구성 고급 설정을 사용하여 구가 위치한 특정 영역을 선택할 수 있습니다. 특히, 구가 문서의 여러 위치에서 발생할 가능성이 있는 경우에 유용합니다.

레이블을 식별하는데 대/소문자 구분이 필요하다면, 구 목록 유형을 사용하하면 정확한 대소문자 사용 체크박스를 선택하여 이를 설명에 지정할 수 있습니다.

대/소문자 구분.

구 유형은 날짜, 전화번호, 신용 카드 번호 등 다양한 형식으로 정보를 식별하고 추출하는 설명을 만들 때 특히 유용합니다. 예를 들어 날짜는 다양한 형식(1/1/2020, 1-1-2020, 01/01/20, 01/01/2020 혹은 2020년 1월 1일)으로 표시될 수 있습니다. 구 목록을 정의하면 식별하고 추출하려는 데이터의 가능한 변형을 캡처하여 설명을 더 효율적으로 만들 수 있습니다.

전화 번호 예제의 경우 모델이 식별하는 모든 의료 추천 문서에서 각 추천 의사의 전화 번호를 추출합니다. 설명을 만들 때 가능한 변형을 캡처할 수 있도록 문서에 표시할 수 있는 다양한 전화 번호 형식을 입력합니다.

전화번호 구 패턴

이 예에서는 고급 설정에서 0-9 사이의 임의의 수 확인란을 선택하여 구 목록에 사용된 각 "0" 값을 0부터 9까지의 숫자로 인식합니다.

0부터 9 사이 아무 숫자.

마찬가지로 텍스트 문자를 포함하는 구 목록을 만들 경우 a-z 사이의 임의의 문자 확인란을 선택하여 구 목록에 사용된 각 "a" 문자를 "a"에서 "z"까지의 문자로 인식합니다.

예를 들어 날짜 구 목록을 만들 때 2020년 1월 1일과 같은 날짜 서식이 인식되도록 하려면 다음을 수행해야 합니다.

  • 구 목록에 aaa 0, 0000aaa 00, 0000을 추가합니다.
  • a부터 z 사이 아무 문자를 선택했는지 확인합니다.

a부터 z 사이 아무 문자.

구 목록에 대문자 표시 요구 사항이 있는 경우 정확한 대문자 표시 확인란을 선택할 수 있습니다. 날짜 예제의 경우 월의 첫 글자를 대문자로 표기해야 하는 경우 다음을 수행해야 합니다.

  • 구 목록에 Aaa 0, 0000Aaa 00, 0000을 추가합니다.
  • 정확한 대소문자 사용이 선택되어 있는지 확인합니다.

정확한 대소문자 사용.

참고

구 목록 설명을 수동으로 만드는 대신 설명 라이브러리를 사용하여 날짜, 전화 번호 또는 신용 카드 번호와 같은 일반적인 구 목록 서식 파일을 사용할 수 있습니다.

정규식

정규식 설명 형식을 사용하면 문서에서 특정 텍스트 문자열을 찾고 식별하는 데 도움이 되는 패턴을 만들 수 있습니다. 정규식을 사용하여 대량의 텍스트를 신속하게 구문 분석하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 특정 문자 패턴을 찾습니다.
  • 텍스트의 유효성을 검사하여 미리 정의된 패턴(예: 전자 메일 주소)과 일치하는지 확인합니다.
  • 텍스트 하위 문자열을 추출, 편집, 바꾸기 또는 삭제합니다.

정규식 유형은 전자 메일 주소, 은행 계좌 번호 또는 URL과 같은 유사한 형식의 정보를 식별하고 추출하는 설명을 만들 때 특히 유용합니다. 예를 들어 와 같은 megan@contoso.com이메일 주소는 특정 패턴으로 표시됩니다("megan"은 첫 번째 부분이고 "com"은 마지막 부분입니다).

전자 메일 주소의 정규식은 [A-Za-z0-9._%-]+@[A-Za-z0-9.-]+[A-Za-z]{2,6}입니다.

이 식은 다음 순서로 5개의 부분으로 구성됩니다.

  1. 다음 문자의 양:

    a. a에서 z까지의 문자

    b. 0-9의 숫자

    c. 마침표, 밑줄, 백분율 또는 대시

  2. @ 기호

  3. 전자 메일 주소의 첫 부분과 동일한 문자의 양

  4. 마침표

  5. 2~6자

정규식 설명 형식을 추가하려면 다음을 수행합니다.

  1. 설명 만들기 패널의 설명 유형에서 정규식을 선택합니다.

    정규식이 선택된 설명 만들기 패널을 보여 주는 스크린샷입니다.

  2. 정규식 텍스트 상자에 식을 입력하거나 템플릿에서 정규식 추가를 선택할 수 있습니다.

    템플릿을 사용하여 정규식을 추가하면 텍스트 상자에 이름과 정규식이 자동으로 추가됩니다. 예를 들어 Email 주소 템플릿을 선택하면 설명 만들기 패널이 채워집니다.

    전자 메일 주소 템플릿이 적용된 설명 만들기 패널을 보여 주는 스크린샷입니다.

제한 사항

다음 표에서는 현재 정규식 패턴에서 사용할 수 없는 인라인 문자 옵션을 보여 줍니다.

옵션 시/도 현재 기능
대/소문자 구분 현재 지원되지 않습니다. 수행되는 모든 일치 항목은 대/소문자를 구분하지 않습니다.
줄 앵커 현재 지원되지 않습니다. 일치가 발생해야 하는 문자열의 특정 위치를 지정할 수 없습니다.

근접

근접 설명 유형은 사용자의 모델이 각각의 데이터가 서로 얼마나 근접해 있는지를 규정할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 모델에서 고객 주소 번호전화 번호 둘 다에 레이블을 지정하는 두 가지 설명을 정의했다고 가정합니다.

또한 고객 전화 번호는 항상 거리 주소 번호 앞에 표시된다는 것을 파악했습니다.

Alex Wilburn
555-555-5555
One Microsoft Way
Redmond, WA 98034

근접 설명을 사용하여 전화 번호 설명이 문서에서 거리 주소 번호를 식별해내기에 근접하지 않은 설명이라는 것을 규정할 수 있습니다.

근접 설명.

참고

현재 정규식은 근접 설명 형식과 함께 사용할 수 없습니다.

토큰이란?

근접 설명 유형을 사용하려면 토큰이 무엇인지 이해해야 합니다. 토큰 수는 근접 설명이 한 설명에서 다른 설명까지의 거리를 측정하는 방법입니다. 토큰은 문자와 숫자의 연속 범위(공백이나 문장 부호 제외)입니다.

다음 표는 한 개의 구에서 토큰 수를 확인하는 방법에 대해 예를 보여 줍니다.

토큰 수 설명
Dog 1 문장 부호나 공백이 없는 단일 단어입니다.
RMT33W 1 레코드 로케이터 번호 숫자와 문자가 포함될 수 있지만 문장 부호는 포함되어 있지 않습니다.
425-555-5555 5 전화 번호 각 문장 부호 기호는 단일 토큰이므로 425-555-5555의 경우 5개의 토큰이 될 수 있습니다.
425
-
555
-
5555
https://luis.ai 7 https
:
/
/
luis
.
ai

근접 설명 유형 구성

예를 들어 근접 설정을 구성하여 거리 주소 번호 설명에서 전화 번호 설명에 있는 토큰 수의 범위를 정의합니다. 전화 번호와 거리 주소 번호 사이에는 토큰이 없기 때문에 최소 범위는 "0" 이라는 것을 알 수 있습니다.

그러나 샘플 문서의 일부 전화 번호에는 (휴대폰)이 추가되어 있습니다.

Nestor Wilke
111-111-1111(휴대폰)
One Microsoft Way
Redmond, WA 98034

(휴대폰)에는 세 개의 토큰이 있습니다.

토큰 수
( 1
휴대폰 2
) 3

근접 설정이 0에서 3의 범위를 갖도록 구성합니다.

근접의 예.

문서에서 구가 발생하는 위치 구성

설명을 만드는 경우 기본적으로 전체 문서에서 추출하려는 구를 검색합니다. 그러나 문서에서 이 구가 발생하는 위치 고급 설정을 사용하면 문서에서 이러한 구가 발생하는 위치를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 설정은 문서의 다른 위치에 유사한 구의 인스턴스가 표시될 수 있고 올바른 구가 선택되어 있는지 확인하려는 경우에 유용합니다.

의료 추천 문서 예제를 참조하면 추천 의사는 항상 문서의 첫 번째 단락에서 언급됩니다. 이 예에서는 이러한 구가 발생하는 위치 설정을 사용하여 문서의 시작 부분 또는 이 구가 발생할 수 있는 다른 위치에서만 이 레이블을 검색하도록 설명을 구성할 수 있습니다.

이러한 구가 발생하는 위치 설정.

이 설정에 대해 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

  • 파일의 모든 위치: 전체 문서에서 구를 검색합니다.

  • 파일의 시작: 문서가 처음부터 구 위치로 검색됩니다.

    파일의 시작 부분.

    뷰어에서 구가 발생하는 위치를 포함하기 위해 선택 상자를 수동으로 조정할 수 있습니다. 선택한 영역에 포함된 토큰 수를 표시하도록 끝 위치 값이 업데이트됩니다. 끝 위치 값을 업데이트하여 선택한 영역을 조정할 수도 있습니다.

    파일 위치 상자의 시작 부분.

  • 파일의 끝: 문서가 끝부터 구 위치까지 검색됩니다.

    파일의 끝 부분.

    뷰어에서 구가 발생하는 위치를 포함하기 위해 선택 상자를 수동으로 조정할 수 있습니다. 선택한 영역에 포함된 토큰 수를 표시하도록 시작 위치 값이 업데이트됩니다. 시작 위치 값을 업데이트하고 선택한 영역을 조정할 수도 있습니다.

    파일 끝 상자의 끝.

  • 사용자 지정 범위: 문서가 지정된 구 위치 범위 내에서 검색됩니다.

    사용자 지정 범위.

    뷰어에서 구가 발생하는 위치를 포함하기 위해 선택 상자를 수동으로 조정할 수 있습니다. 이 설정의 경우 시작 시작 위치를 선택해야 합니다. 이러한 값은 문서의 시작 부분의 토큰 수를 나타냅니다. 이러한 값은 수동으로 입력할 수 있지만 뷰어에서 선택 상자를 수동으로 조정하는 것이 더 쉽습니다.

설명을 구성할 때 고려 사항

분류자를 학습할 때 더 예측 가능한 결과를 생성하는 몇 가지 사항에 유의해야 합니다.

  • 더 많은 문서를 학습할수록 분류자는 더 정확해집니다. 가능하면 5개 이상의 좋은 문서를 사용하고 둘 이상의 잘못된 문서를 사용합니다. 작업 중인 라이브러리에 여러 가지 문서 형식이 있는 경우 각 형식 중 몇 가지가 더 예측 가능한 결과를 가져옵니다.

  • 문서에 레이블을 지정하는 것은 학습 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 모델 학습에 대한 설명과 함께 사용됩니다. 콘텐츠가 많지 않은 문서를 사용하여 분류자를 학습할 때 몇 가지 변칙이 표시될 수 있습니다. 설명은 문서의 내용과 일치하지 않을 수 있지만 "좋은" 문서로 레이블이 지정되었기 때문에 학습 중에 일치하는 것으로 표시될 수 있습니다.

  • 설명을 만들 때 레이블과 함께 OR 논리를 사용하여 일치하는지 확인합니다. AND 논리를 사용하는 정규식이 더 예측 가능할 수 있습니다. 다음은 실제 문서에서 학습할 때 사용할 샘플 정규식입니다. 빨간색으로 강조 표시된 텍스트는 찾으려는 구 또는 구입니다.

    (?=.*network provider)(?=.*participating providers).*
  • 레이블과 설명은 함께 작동하며 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 구성된 각 변수에 결합 해제 및 정확한 가중치 또는 예측을 적용할 수 있는 일련의 규칙이 아닙니다. 학습에 사용되는 문서의 변형이 클수록 모델의 정확도가 높아질 것입니다.

참고 항목

Microsoft Syntex 설명 템플릿 사용