Dokumentumfeldolgozási modellek

Fontos

• A Document Intelligence nyilvános előzetes verziójú kiadásai korai hozzáférést biztosítanak az aktív fejlesztés alatt lévő funkciókhoz.
• A funkciók, a megközelítések és a folyamatok az általános rendelkezésre állás (GA) előtt változhatnak a felhasználói visszajelzések alapján.
• A Document Intelligence ügyfélkódtárak nyilvános előzetes verziója alapértelmezés szerint a REST API 2024-02-29-preview verziója.
• A nyilvános előzetes verzió 2024-02-29 előzetes verziója jelenleg csak a következő Azure-régiókban érhető el:
• USA keleti régiója
• USA2 nyugati régiója
• Nyugat-Európa

Ez a tartalom a következőre vonatkozik::v4.0 (előzetes verzió) | Korábbi verziók:v3.1 (GA)v3.0 (GA)v2.1 (GA)

Az Azure AI Document Intelligence számos olyan modellt támogat, amelyek lehetővé teszik intelligens dokumentumfeldolgozás hozzáadását az alkalmazásokhoz és folyamatokhoz. Használhat előre összeállított tartományspecifikus modellt, vagy betaníthat egy egyéni modellt, amely az adott üzleti igényeknek és használati eseteknek megfelelően van kialakítva. A dokumentumintelligencia a REST API- vagy Python-, C#-, Java- és JavaScript-ügyfélkódtárakkal használható.

Modell áttekintése

Az alábbi táblázat az egyes jelenlegi és stabil API-khoz elérhető modelleket mutatja be:

Modell típusa	Modell	• 2024-02-29-preview &listajel 2023-10-31-preview	2023-07-31 (GA)	2022-08-31 (GA)	v2.1 (GA)
Dokumentumelemzési modellek	Olvasás	✔️	✔️	✔️	n.a.
Dokumentumelemzési modellek	Elrendezés	✔️	✔️	✔️	✔️
Dokumentumelemzési modellek	Általános dokumentum	áthelyezve az elrendezésbe**	✔️	✔️	n.a.
Előre összeállított modellek	Szerződés	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	Egészségbiztosítási kártya	✔️	✔️	✔️	n.a.
Előre összeállított modellek	Személyazonosító okmányok	✔️	✔️	✔️	✔️
Előre összeállított modellek	Számla	✔️	✔️	✔️	✔️
Előre összeállított modellek	Beérkezési	✔️	✔️	✔️	✔️
Előre összeállított modellek	USA 1040 Adó*	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	USA 1098 Adó*	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	USA 1099 Adó*	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	AMERIKAI W2 adó	✔️	✔️	✔️	n.a.
Előre összeállított modellek	US Mortgage 1003 URLA	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	US Mortgage 1008 Összegzés	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	USA-beli jelzáloghitelek záró közzététele	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	Házassági anyakönyvi kivonat	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	Hitelkártya	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Előre összeállított modellek	Névjegykártya	Elavult	✔️	✔️	✔️
Egyéni besorolási modell	Egyéni osztályozó	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Egyéni extrakciós modell	Egyéni neurális	✔️	✔️	✔️	n.a.
Customextraction modell	Egyéni sablon	✔️	✔️	✔️	✔️
Egyéni extrakciós modell	Egyéni összeállítás	✔️	✔️	✔️	✔️
Minden modell	Bővítmények képességei	✔️	✔️	n.a.	n.a.

* – Almodelleket tartalmaz. A támogatott változatok és altípusok modellspecifikus információi.

Bővítmény képessége	Bővítmény/ingyenes	• 2024-02-29-preview &listajel [2023-10-31-preview](/rest/api/aiservices/operation-groups?view=rest-aiservices-2024-02-29-preview&preserve-view=true	2023-07-31 (GA)	2022-08-31 (GA)	v2.1 (GA)
Betűtípustulajdonságok kinyerése	Összead	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Képlet kinyerése	Összead	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Nagy felbontású kinyerés	Összead	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Vonalkód kinyerése	Ingyenes	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Nyelvfelismerés	Ingyenes	✔️	✔️	n.a.	n.a.
Kulcsértékpárok	Ingyenes	✔️	n.a.	n.a.	n.a.
Lekérdezési mezők	Összead*	✔️	n.a.	n.a.	n.a.

Modellelemzési funkciók

Modellazonosító	Tartalom kinyerése	Lekérdezési mezők	Bekezdések	Bekezdésszerepkörök	Kijelölési jelek	Táblák	Kulcs-érték párok	Nyelvek	Vonalkódok	Dokumentumelemzés	Képletek*	Stílus betűtípusa*	Felsőbb*
előre összeállított olvasás	✓						O	O		O	O	O
előre összeállított elrendezés	✓	✓	✓	✓	✓	✓		O	O		O	O	O
előre összeállított dokumentum	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	O	O		O	O	O
előre összeállított-businessCard	✓	✓								✓
előre összeállított szerződés	✓	✓	✓	✓			O	O	✓	O	O	O
prebuilt-healthInsuranceCard.us	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
előre összeállított-idDocument	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
előre összeállított számla	✓	✓			✓	✓	O	O	O	✓	O	O	O
előre összeállított nyugta	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
prebuilt-marriageCertificate.us	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
előre összeállított-creditCard	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
prebuilt-mortgage.us.1003	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
prebuilt-mortgage.us.1008	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
prebuilt-tax.us.w2	✓	✓			✓			O	O	✓	O	O	O
prebuilt-tax.us.1098	✓	✓			✓			O	O	✓	O	O	O
prebuilt-tax.us.1098E	✓	✓			✓			O	O	✓	O	O	O
prebuilt-tax.us.1098T	✓	✓			✓			O	O	✓	O	O	O
prebuilt-tax.us.1099(változatok)	✓	✓			✓			O	O	✓	O	O	O
prebuilt-tax.us.1040(változatok)	✓	✓						O	O	✓	O	O	O
{ customModelName }	✓	✓	✓	✓	✓	✓		O	O	✓	O	O	O

✓ – Engedélyezett
O – Nem kötelező
* – A prémium funkciók többletköltséggel járnak

Bővítmény* – A lekérdezésmezők ára eltér a többi bővítményfunkciótól. Részletekért tekintse meg a díjszabást .

Modell	Leírás
Dokumentumelemzési modellek
OcR olvasása	Nyomtatott és kézzel írt szöveg kinyerése szavakkal, helyekkel és észlelt nyelvekkel együtt.
Elrendezéselemzés	Szöveg- és dokumentumelrendezési elemek, például táblázatok, kijelölési jelek, címek, szakaszfejlécek és egyebek kinyerése.
Előre összeállított modellek
Egészségbiztosítási kártya	Automatizálhatja az egészségügyi folyamatokat a biztosító, a tag, a vény, a csoportszám és más kulcsfontosságú információk amerikai egészségbiztosítási kártyákból való kinyerésével.
Usa-beli adódokumentum-modellek	Amerikai adózási űrlapok feldolgozása alkalmazotti, munkáltatói, bér- és egyéb információk kinyeréséhez.
US Mortgage-dokumentummodellek	Usa-beli jelzálog-űrlapok feldolgozása a hitelfelvevő hitel- és ingatlaninformációinak kinyeréséhez.
Szerződés	Bontsa ki a szerződést és a felek adatait.
Számla	Számlák automatizálása.
Beérkezési	Nyugtaadatok kinyerve a nyugtákból.
Identitásdokumentum (azonosító)	A személyazonossági (id) mezők kinyerve az egyesült államokbeli jogosítványokból és nemzetközi útlevelekből.
Névjegykártya	A névjegykártyák beolvasása a kulcsmezők és adatok alkalmazásba való kinyeréséhez.
Egyéni modellek
Egyéni modell (áttekintés)	Adatokat nyerhet ki a vállalkozásához tartozó űrlapokból és dokumentumokból. Az egyéni modellek be vannak tanítva a különböző adatokhoz és használati esetekhez.
Egyéni extrakciós modellek	● Az egyéni sablonmodellek elrendezési jeleket használnak az értékek dokumentumokból való kinyerésére, és alkalmasak mezők kinyerésére magas strukturált dokumentumokból, meghatározott vizualizációs sablonokkal. ● Az egyéni neurális modellek különböző dokumentumtípusokra vannak betanolva, hogy mezőket nyerjenek ki strukturált, félig strukturált és strukturálatlan dokumentumokból.
Egyéni besorolási modell	Az egyéni besorolási modell osztályozhatja a bemeneti fájl egyes lapjait, hogy azonosítsa a bemeneti fájlban lévő dokumentumokat, és több dokumentumot vagy egy dokumentum több példányát is azonosíthatja egy bemeneti fájlban.
Összeállított modellek	Több egyéni modell egyetlen modellbe kombinálásával automatizálhatja a különböző dokumentumtípusok feldolgozását egyetlen összeállított modellel.

A Névjegykártya-modell kivételével az összes modell esetében a Dokumentumintelligencia mostantól támogatja a bővítményfunkciókat, hogy kifinomultabb elemzést lehessen lehetővé tenni. Ezek az opcionális képességek a dokumentum kinyerésének forgatókönyvétől függően engedélyezhetők és letilthatók. A (GA) és újabb 2023-07-31 API-verzióhoz hét bővítmény áll rendelkezésre:

• ocrHighResolution
• formulas
• styleFont
• barcodes
• languages
• keyValuePairs (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
• queryFields (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview) Not available with the US.Tax models

Modell adatai

Ez a szakasz az egyes modellektől elvárható kimenetet ismerteti. Vegye figyelembe, hogy a legtöbb modell kimenetét bővítheti bővítményfunkciókkal.

Read OCR

A Read API elemzi és kinyeri a vonalakat, szavakat, azok helyét, az észlelt nyelveket és a kézzel írt stílust, ha észleli őket.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott mintadokumentum:

További információ: modell olvasása

Elrendezéselemzés

Az elrendezéselemzési modell elemzi és kinyeri a szöveget, a táblázatokat, a kijelölési jeleket és más szerkezeti elemeket, például a címeket, a szakaszfejléceket, az oldalfejléceket, az oldallábakat és egyebeket.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott mintadokumentum:

További információ: elrendezési modell

Egészségbiztosítási kártya

Az egészségbiztosítási kártyamodell a hatékony optikai karakterfelismerési (OCR) képességeket a mélytanulási modellekkel kombinálva elemzi és kinyeri a legfontosabb információkat az EGYESÜLT Államok egészségbiztosítási kártyáiból.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott USA-beli egészségbiztosítási kártyaminta:

További információ: Egészségbiztosítási kártyamodell

Amerikai adódokumentumok

Az egyesült államokbeli adódokumentum-modellek az adódokumentumok kiválasztott csoportjából elemzik és nyerik ki a kulcsmezőket és a sorelemeket. Az API támogatja az angol nyelvű amerikai adódokumentumok különböző formátumú és minőségű elemzését, beleértve a telefonon rögzített képeket, a beolvasott dokumentumokat és a digitális PDF-eket. Jelenleg a következő modellek támogatottak:

Modell	Leírás	ModelID
AMERIKAI adó W-2	Az adóköteles kompenzáció részleteinek kinyerése.	előre összeállított-tax.us.W-2
Amerikai adó 1040	A jelzálog-kamat részleteinek kinyerésében.	prebuilt-tax.us.1040(változatok)
Amerikai adó 1098	A jelzálog-kamat részleteinek kinyerésében.	prebuilt-tax.us.1098(változatok)
Amerikai adó 1099	A munkáltatótól eltérő forrásokból származó jövedelem kinyeréséből.	prebuilt-tax.us.1099(változatok)

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott W-2-mintadokumentum:

További információ: Adódokumentum-modellek

USA-beli jelzáloghitel-dokumentumok

Az usa-beli jelzálogdokumentum-modellek elemzik és kinyerik a kulcsfontosságú mezőket, beleértve a hitelfelvevő, a hitel- és az ingatlaninformációkat a jelzálogdokumentumok egy kiválasztott csoportjából. Az API támogatja az angol nyelvű, különböző formátumú és minőségű, amerikai jelzáloghiteles dokumentumok elemzését, beleértve a telefonon rögzített képeket, a beolvasott dokumentumokat és a digitális PDF-eket. Jelenleg a következő modellek támogatottak:

Modell	Leírás	ModelID
1003 Végfelhasználói licencszerződés (EULA)	Hitel, hitelfelvevő, ingatlan adatainak kinyerés.	prebuilt-mortgage.us.1003
1008- összefoglaló dokumentum	Hitelfelvevő, eladó, ingatlan, jelzálog és jegyzés részleteinek kinyerése.	prebuilt-mortgage.us.1008
Közzététel lezárása	A lezárás, a tranzakciós költségek és a hitel részleteinek kinyerésére.	prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure
Házassági anyakönyvi kivonat	A közös kölcsön kérelmezőinek házassági adatainak kinyeréséről.	előre összeállított-házasságCertificate
AMERIKAI adó W-2	Jövedelemigazolás adóköteles kompenzációs adatainak kinyerése.	előre összeállított-tax.us.W-2

Minta a Document Intelligence Studio használatával feldolgozott záró közzétételi dokumentumra:

További információ: Jelzáloghitel-dokumentummodellek

Contract

A szerződési modell elemzi és kinyeri a főbb mezőket és sorelemeket a szerződéses szerződésekből, beleértve a feleket, a joghatóságokat, a szerződés azonosítóját és a címet. A modell jelenleg az angol nyelvű szerződéses dokumentumokat támogatja.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott mintaszerződés:

További információ: szerződésmodell

Számla

A számlamodell automatizálja a számlák feldolgozását az ügyfélnév, a számlázási cím, a határidő és az esedékes összeg, a sorelemek és egyéb kulcsadatok kinyeréséhez. A modell jelenleg az angol, spanyol, német, francia, olasz, portugál és holland számlákat támogatja.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott számlaminta:

További információ: számlamodell

Nyugta

A nyugtamodell használatával a kereskedő nevét, dátumait, sortételeit, mennyiségét és összegét a nyomtatott és kézzel írt nyugtákból származó értékesítési nyugták vizsgálatára használhatja. A 3.0-s verzió az egyoldalas szállodai nyugtafeldolgozást is támogatja.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott minta nyugta:

További információ: nyugtamodell

Identitásdokumentum (azonosító)

A kulcsmezők kinyeréséhez használja az identitásdokumentum (id) modellt az amerikai jogosítványok (mind az 50 állam és Columbia kerület) és az életrajzi lapok feldolgozásához nemzetközi útlevelekből (a vízum és egyéb úti okmányok kivételével).

Példa a Document Intelligence Studióval feldolgozott amerikai illesztőprogram-licencre:

További információ: identitásdokumentum-modell

Házassági anyakönyvi kivonat

A házassági anyakönyvi kivonat modelljével feldolgozhatja az amerikai házassági anyakönyvi kivonatokat, hogy kinyerje a legfontosabb mezőket, beleértve az egyéneket, a dátumot és a helyet.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott amerikai házassági anyakönyvi kivonat minta:

További információ: identitásdokumentum-modell

Hitelkártya

A hitelkártya-modell használatával feldolgozhatja a hitel- és bankkártyákat a kulcsmezők kinyeréséhez.

A Document Intelligence Studio használatával feldolgozott hitelkártyaminta:

További információ: identitásdokumentum-modell

Egyéni modellek

Az egyéni modellek széles körben két típusba sorolhatók. Olyan egyéni besorolási modellek, amelyek támogatják a "dokumentumtípus" besorolását és az egyéni extrakciós modelleket, amelyek egy meghatározott sémát kinyerhetnek egy adott dokumentumtípusból.

Az egyéni dokumentummodellek a vállalatra jellemző űrlapokból és dokumentumokból elemzik és nyerik ki az adatokat. Betanítottuk őket, hogy felismerjék az űrlapmezőket a különálló tartalomban, és kulcs-érték párokat és táblaadatokat nyerjenek ki. Az első lépésekhez csak egy példa kell az űrlaptípusra.

A 3.0-s verziójú egyéni modell támogatja az aláírásészlelést az egyéni sablonban (űrlap) és a többoldalas táblázatokban mind a sablonban, mind a neurális modellekben.

Minta egyéni sablon a Document Intelligence Studióval feldolgozva:

További információ: egyéni modell

Egyéni kinyerés

Az egyéni extrakciós modell két típus , egyéni sablon vagy egyéni neurális modell egyike lehet. Egyéni kinyerési modell létrehozásához címkézzen fel egy dokumentum adathalmazát a kinyerni kívánt értékekkel, és tanítsa be a modellt a címkézett adathalmazra. Az első lépésekhez csak öt, azonos űrlap- vagy dokumentumtípusú példára van szüksége.

Minta egyéni kinyerés a Document Intelligence Studióval feldolgozva:

További információ: egyéni sablonmodell

További információ: egyéni neurális modell

Egyéni osztályozó

Az egyéni besorolási modell lehetővé teszi a dokumentumtípus azonosítását a kinyerési modell meghívása előtt. A besorolási modell az API-tól 2023-07-31 (GA) kezdve érhető el. Az egyéni besorolási modellek betanításához osztályonként legalább két különböző osztályra és legalább öt mintára van szükség.

További információ: egyéni besorolási modell

Összeállított modellek

A rendszer úgy hoz létre egy összeállított modellt, hogy egyéni modellek gyűjteményét veszi fel, és egyetlen, az űrlaptípusokból készült modellhez rendeli őket. Több egyéni modellt is hozzárendelhet egy egyetlen modellazonosítóval rendelkező, komponált modellhez. Egyetlen összeállított modellhez legfeljebb 200 betanított egyéni modellt rendelhet.

A Modell összeállítása párbeszédpanel ablaka a Document Intelligence Studióban:

További információ: egyéni modell

Bemeneti követelmények

• A legjobb eredmény érdekében dokumentumonként egy tiszta fényképet vagy kiváló minőségű vizsgálatot biztosít.

• Támogatott fájlformátumok:

  Modell	PDF	Kép: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX) és HTML
  Olvasás	✔	✔	✔
  Elrendezés	✔	✔	✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Általános dokumentum	✔	✔
  Előre összeállított	✔	✔
  Egyéni kinyerés	✔	✔
  Egyéni besorolás	✔	✔	✔ (2024-02-29-preview)

• PDF és TIFF esetén legfeljebb 2000 oldal dolgozható fel (ingyenes szintű előfizetéssel csak az első két oldal dolgozható fel).

• A dokumentumok elemzéséhez használt fájlméret 500 MB a fizetős (S0) és 4 MB az ingyenes (F0) szint esetén.

• A képméreteknek 50 x 50 képpont és 10 000 képpont x 10 000 képpont között kell lenniük.

• Ha a PDF-eket jelszó védi, akkor beküldés előtt el kell távolítania a védelmet.

• A kinyerni kívánt szöveg minimális magassága 12 képpont egy 1024 x 768 képpontos képhez. Ez a dimenzió körülbelül 8150 pont/hüvelyk (DPI) pont szövegnek felel meg.

• Egyéni modell betanítása esetén a betanítási adatok oldalainak maximális száma az egyéni sablonmodell esetében 500, az egyéni neurális modell esetében pedig 50 000.

  • Egyéni extrakciós modell betanítása esetén a betanítási adatok teljes mérete sablonmodell esetén 50 MB, a neurális modell esetében pedig 1G-MB.

  • Egyéni besorolási modell betanítása esetén a betanítási adatok 1GB teljes mérete legfeljebb 10 000 oldal lehet.

Feljegyzés

A Mintacímke eszköz nem támogatja a BMP fájlformátumot. Ez nem a Dokumentumintelligencia-szolgáltatás, hanem az eszköz korlátozása.

Verziómigrálás

A Document Intelligence v3.1 migrálási útmutatóját követve megtudhatja, hogyan használhatja a Document Intelligence 3.0-s verziót az alkalmazásokban

Következő lépések

• Próbálja meg feldolgozni saját űrlapjait és dokumentumait a Document Intelligence Studióval.

• Végezze el a Dokumentumintelligencia rövid útmutatóját , és kezdje el létrehozni egy dokumentumfeldolgozó alkalmazást a választott fejlesztési nyelven.