Azure Document Intelligence モデルを使用する

4 分

API を使用する

カスタムモデルを使用してフォームデータを抽出するには、サポートされている SDK または REST API のいずれかのドキュメント分析関数を使用すると同時に、(モデルトレーニング中に生成された) モデル ID を指定します。この関数は、フォーム分析を開始します。続いて分析を行うために結果を要求できます。

モデルを呼び出すコード例:

string endpoint = "<endpoint>";
string apiKey = "<apiKey>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(apiKey);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

string modelId = "<modelId>";
Uri fileUri = new Uri("<fileUri>");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, modelId, fileUri);
AnalyzeResult result = operation.Value;

Python

endpoint = "YOUR_DOC_INTELLIGENCE_ENDPOINT"
key = "YOUR_DOC_INTELLIGENCE_KEY"

model_id = "YOUR_CUSTOM_BUILT_MODEL_ID"
formUrl = "YOUR_DOCUMENT"

document_analysis_client = DocumentAnalysisClient(
    endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
)

# Make sure your document's type is included in the list of document types the custom model can analyze
task = document_analysis_client.begin_analyze_document_from_url(model_id, formUrl)
result = task.result()

成功した JSON 応答は、抽出されたコンテンツと、ドキュメントコンテンツに関する情報を含むページの配列を含む analyzeResult を含みます。

ドキュメント分析 JSON 応答の例:

{
	"status": "succeeded",
	"createdDateTime": "2023-10-18T23:39:50Z",
	"lastUpdatedDateTime": "2023-10-18T23:39:54Z",
	"analyzeResult": {
		"apiVersion": "2022-08-31",
		"modelId": "DocIntelModel",
		"stringIndexType": "utf16CodeUnit",
		"content": "Purchase Order\nHero Limited\nCompany Phone: 555-348-6512 Website: www.herolimited.com Email: accounts@herolimited.com\nPurchase Order\nDated As: 12/20/2020 Purchase Order #: 948284\nShipped To Vendor Name: Balozi Khamisi Company Name: Higgly Wiggly Books Address: 938 NE Burner Road Boulder City, CO 92848 Phone: 938-294-2949\nShipped From Name: Kidane Tsehaye Company Name: Jupiter Book Supply Address: 383 N Kinnick Road Seattle, WA 38383\nPhone: 932-299-0292\nDetails\nQuantity\nUnit Price\nTotal\nBindings\n20\n1.00\n20.00\nCovers Small\n20\n1.00\n20.00\nFeather Bookmark\n20\n5.00\n100.00\nCopper Swirl Marker\n20\n5.00\n100.00\nSUBTOTAL\n$140.00\nTAX\n$4.00\nTOTAL\n$144.00\nKidane Tsehaye\nManager\nKidane Tsehaye\nAdditional Notes: Do not Jostle Box. Unpack carefully. Enjoy. Jupiter Book Supply will refund you 50% per book if returned within 60 days of reading and offer you 25% off you next total purchase.",
		"pages": [
			{
				"pageNumber": 1,
				"angle": 0,
				"width": 1159,
				"height": 1486,
				"unit": "pixel",
				"words": [
					{
						"content": "Purchase",
						"polygon": [
							89,
							90,
							174,
							91,
							174,
							112,
							88,
							112
						],
						"confidence": 0.996,
						"span": {
							"offset": 0,
							"length": 8
						}
					},
					{
						"content": "Order",
						"polygon": [
							178,
							91,
							237,
							91,
							236,
							113,
							178,
							112
						],
						"confidence": 0.997,
						"span": {
							"offset": 9,
							"length": 5
						}
					},
                    ...

サポートされている言語のクイックスタートのドキュメントを確認します。

信頼スコアの概要

analyzeResult の信頼度の値が低い場合は、入力ドキュメントの品質の改善を試みます。

信頼度の値が低い場合は、分析しているフォームがトレーニングセットのフォームと同様の体裁となっていることを確認する必要があります。フォームの外観が異なる場合は、各モデルのフォーム形式を 1 つに絞って、複数のモデルをトレーニングすることを検討してください。

ユースケースによっては、リスクの低いアプリケーションでは 80% 以上の信頼度スコアが許容される場合があります。医療記録や請求書の読み取りなど、もっと正確さが要求されるケースでは、100% のスコアが推奨されます。

続行

API を使用する

信頼スコアの概要

フィードバック