Kullanmaya başlayın: Form Tanıma Studio | Önizleme

Form Tanıma Studio önizlemesi, uygulamalarınıza hizmetten gelen özellikleri görsel olarak keşfetmeye, anlamaya ve tümleştirmeye Form Tanıma çevrimiçi bir araçtır. Kullanmaya başlayın önceden eğitilmiş modelleri örnek belgelerle veya kendi belgeleriyle keşfetmeyi de sağlar. Özel form modelleri oluşturmak için projeler oluşturun ve Python SDK önizlemesini ve diğer hızlı başlangıçları kullanarak uygulamalarınız içinde modellere başvurun.

Örnek etiketleme aracından uygulama

Örnek etiketleme aracının daha önceki bir kullanıcısıysanız, mevcut Azure hesabınızla birlikte kullanmak ve Studio ile Bilişsel Hizmetler kaynaklarını kullanmak için Studio önizlemesinde oturum Form Tanıma önkoşullarını atlayabilirsiniz.

Mevcut özel projelerinizi Studio'ya geçirmek için Özel model başlarken bölümüne atlayıp yeni bir proje oluşturun ve Azure'da erişiminiz olduğunu varsayarak bunu aynı Azure Blob depolama konumunun üzerine gelin. Yeni bir proje yapılandırıldığında, Studio etiketleme ve eğitim için tüm belgeleri ve ara dosyaları yükleyecek.

Yeni kullanıcılar için en düşük önkoşullar

• Etkin bir Azure hesabı. Hesabınız yoksa ücretsiz bir hesap oluşturabilirsiniz.
• Bir Form Tanıma veya Bilişsel Hizmetler çok hizmetli kaynak.

Özel projeler için ek önkoşullar

Azure hesabına ve Form Tanıma veya Bilişsel Hizmetler kaynağına ek olarak:

Azure Blob Depolama kapsayıcısı

Standart performans Azure Blob Depolama hesabı. Blob verilerinizi depolama hesabınız içinde depolamak ve düzenlemek için kapsayıcılar oluşturabilirsiniz. Kapsayıcı ile Azure depolama hesabı oluşturma hakkında bilginiz yoksa şu hızlı başlangıçları takip edin:

• Depolama hesabı oluşturun. Depolama hesabı oluştururken Örnek ayrıntıları ve Performans alanında Standart performans'ı → olun.
• Kapsayıcı oluşturun. Kapsayıcınızı oluştururken, Yeni Kapsayıcı penceresinde Genel erişim düzeyi alanını Kapsayıcı (kapsayıcılar ve bloblar için anonim okuma erişimi) olarak ayarlayın.

CORS Yapılandırma

Form Tanıma Studio'dan erişilebilir olması için Azure depolama hesabınız üzerinde CORS 'nin (Çıkış Noktası Arası Kaynak Paylaşımı) yapılandırılması gerekir. Depolama hesabı Azure portal CORS'yi yapılandırmak için depolama hesabının CORS dikey penceresine erişmeniz gerekir.

1. Depolama hesabı için CORS dikey penceresi seçin.
2. Başlangıç olarak Blob hizmette yeni bir CORS girişi oluşturma.
3. İzin verilen çıkış noktası olarak https://formrecognizer.appliedai.azure.com ayarlayın.
4. İzin verilen yöntemler için kullanılabilir 8 seçeneğin hepsini seçin.
5. Her alana * girerek İzin verilen tüm üst bilgileri ve Açık üst bilgileri onaylar.
6. Yaş Üst Sınırı değerini 120 saniye veya kabul edilebilir herhangi bir değer olarak ayarlayın.
7. Değişiklikleri kaydetmek için sayfanın üst kısmında yer alan Kaydet düğmesine tıklayın.

CORS şimdi Form Tanıma Studio'dan depolama hesabını kullanmak için yapılandırıldı.

Örnek belgeler kümesi

1. Depolama hesabına Azure portal ve şu şekilde gidin: Depolama hesabınız → Depolama → Kapsayıcıları

   

2. Listeden bir kapsayıcı seçin.

3. Sayfanın Upload menüsünden İlkeler'i seçin.

   

4. Upload blob penceresi görüntülenir.

5. Karşıya yüklemek için dosyalarınızı seçin.

   

Form Tanıma Studio önizlemesinde oturum açma

Önkoşulları tamamlandıktan sonra Form Tanıma Studio önizlemesi'ne gidin.

1. Studio giriş Form Tanıma bir hizmet özelliği seçin.

2. Azure aboneliğinizi, kaynak grubu ve kaynağınızı seçin. (Üst menüyü "Ayarlar" içinde istediğiniz zaman kaynakları değiştirebilirsiniz.)

3. Seçimlerinizi gözden geçirin ve onaylayın.

Layout

Düzen görünümünde:

1. Örnek belgede Düzen analizini çalıştırmak için Çözümle komutunu seçin veya Ekle komutunu kullanarak belgenizi deneyin.

2. Vurgulanan ayıklanan metni, ayıklanan tablo konumlarını gösteren tablo simgelerini ve vurgulanmış seçim işaretlerini gözlemler.

3. Belge görünümünü yakınlaştırmak, uzaklaştırmak ve döndürmek için ekranın alt kısmında bulunan denetimleri kullanın.

4. Metin, tablo ve seçim işaretlerini göster ve gizle, katmanları tek tek her birinin üzerine odaklanmak için işaretler.

5. Hizmet yanıt biçimini anlamak için çıkış bölümünün Sonuç sekmesinde JSON çıkışına göz atabilirsiniz. Hızlı başlangıç tümleştirmesi için kopyalayıp indirin.

Önceden oluşturulmuş modeller

Her biri kendi desteklenen alan kümesine sahip olan, seçecek birkaç önceden oluşturulmuş model vardır. Analiz işlemi için kullanılan model, analiz için belgenin türüne bağlıdır. Şu anda Form Tanıma hizmeti tarafından desteklenen önceden oluşturulmuş modeller:

• 🆕 - Metin,tablo, yapı, anahtar-değer çiftleri ve adlandırılmış varlıkları analiz edip ayıklar.
• Fatura:Faturalardan metin, seçim işaretleri, tablolar, anahtar-değer çiftleri ve anahtar bilgilerini ayıklar.
• Makbuz:Makbuzlardan metin ve anahtar bilgilerini ayıklar.
• Kimlik belgesi:Sürücü lisanslarından ve uluslararası passportlardan metin ve anahtar bilgilerini ayıklar.
• Kartvizit:kartvizitlerden metin ve anahtar bilgilerini ayıklar.

Önceden oluşturulmuş görünümde:

1. Studio giriş belgesinde önceden oluşturulmuş modellerden birini seçin. Bu örnekte Fatura modelini kullanıyoruz.

2. Örnek belgede analiz çalıştırmak için Analiz komutunu seçin veya Ekle komutunu kullanarak faturanızı deneyin.

3. Görselleştirme bölümünde vurgulanan alanlar, değerler ve fatura satırı öğelerine bakın. Ayıklanan tüm metinler ve tablolar da gösterilir.

4. Çıkış bölümünün Alanlar sekmesinde listelenen alanları ve değerleri not edin ve tablo gibi bir biçimde görüntülemek istediğiniz satır öğelerini seçin.

5. Hizmet yanıt biçimini anlamak için çıkış bölümünün Sonuç sekmesinde JSON çıkışına göz atabilirsiniz. Hızlı başlangıç tümleştirmesi için kopyalayıp indirin.

Özel model temelleri

Başlarken

Özel modeller oluşturmak için projenizi yapılandırmaya başlarsiniz:

1. Studio giriş sayfasında Özel form projesini seçerek Özel form giriş sayfasını açın.

2. Yeni proje yapılandırma sihirbazını başlatmak için "Proje oluştur" komutunu kullanın.

3. Proje ayrıntılarını girin, Azure aboneliğini ve kaynağını ve verilerinizi içeren Azure Blob depolama kapsayıcıyı seçin.

4. Projeyi oluşturmak için ayarlarınızı gözden geçirin ve gönderin.

Temel akış

Proje oluşturma adımının ardından, özel model aşamasında:

1. Etiketleme görünümünden, ayıklamak istediğiniz etiketleri ve bunların türlerini tanımlayın.

2. Belgedeki metni seçin ve açılan listeden veya etiketler bölmesinden etiketi seçin.

3. En az beş belgeyi etiketlemek için dört belge daha etiketle.

4. Eğit komutunu seçin ve özel modelinizi eğitip model adını ve açıklamasını girin.

5. Model hazır olduğunda Test komutunu kullanarak test belgelerinizi kullanarak doğrular ve sonuçları gözlemler.

Diğer özellikler

Ayrıca, sol taraftaki modeller sekmesini kullanarak tüm modellerinizi görüntüleyin. Aşağıdaki eylemleri gerçekleştirmek için liste görünümünden model (ler) i seçin:

1. Modeli liste görünümünden test edin.

2. Gerekli olmayan modelleri silmek için Sil komutunu kullanın.

3. Çevrimdışı görüntüleme için model ayrıntılarını indirin.

4. Birden çok model seçin ve uygulamalarınızda kullanılmak üzere yeni bir modelde oluşturun.

Tablo olarak etiketleme

Özel modellerinizi oluştururken, belgelerinizden veri koleksiyonları ayıklamanız gerekebilir. Bunlar, birkaç biçimde görünebilir. Tabloları görsel model olarak kullanma:

• Belirli bir alan kümesi (sütun) için dinamik veya değişken değer sayısı (satırlar)

• Belirli bir alan kümesi (sütunlar ve/veya satırlar) için belirli değer koleksiyonu

Dinamik tablo olarak etiketle

Belirli bir alan kümesi (sütun) için değer sayısını (satırlar) ayıklamak için dinamik tabloları kullanın:

1. Yeni bir "Table" türü etiketi ekleyin, "dinamik tablo" türünü seçin ve etiketinizi adlandırın.

2. İhtiyaç duyduğunuz sütun (alan) ve satır sayısını (veri için) ekleyin.

3. Sayfanızdaki metni seçin ve sonra metne atanacak hücreyi seçin. Tüm belgelerdeki tüm sayfalarda tüm satırlar ve sütunlar için tekrarlayın.

Sabit tablo olarak etiketle

Belirli bir alan kümesi (sütunlar ve/veya satırlar) için belirli değer koleksiyonunu ayıklamak üzere sabit tablolar kullanın:

1. Yeni bir "Table" türü etiketi oluşturun, "fixed Table" türünü seçin ve adlandırın.

2. İki alan kümesine karşılık gelen gerekli sütun ve satır sayısını ekleyin.

3. Sayfanızdaki metni seçin ve sonra metne atanacak hücreyi seçin. Diğer belgeler için yineleyin.

İmza algılama için etiketleme

İmza algılamayı etiketlemek için:

1. Etiketleme görünümünde, yeni bir "Imza" türü etiketi oluşturun ve bunu adlandırın.

2. İmzanın beklenen konumunda dikdörtgen bir bölge oluşturmak için Region komutunu kullanın.

3. Çizilen bölgeyi seçin ve çizilmiş bölgeye atamak için Imza türü etiketini seçin. Diğer belgeler için yineleyin.

Sonraki adımlar

• REST API önceki sürümünün farklarını öğrenmek için form tanıyıcı v 3.0 geçiş kılavuzumuzu izleyin.
• Yeni SDK 'Ları kullanarak uygulamalarınızdaki Önizleme özelliklerini denemek için Önizleme SDK 'sı hızlı başlangıçlarımızı inceleyin.
• Yeni RESt API 'sini kullanarak Önizleme özelliklerini denemek için önizleme REST API hızlı başlangıçlarımıza bakın.

Tanıyıcı Studio Preview formunu kullanmayabaşlayın.