Documentverwerkingsmodellen

Deze inhoud is van toepassing op:🟩v4.0 (GA) | Vorige versies:🟦v3.1 (GA)🟥v3.0 (buiten gebruik stellen)🟥v2.1 (buiten gebruik stellen)

Deze inhoud is van toepassing op:🟩v3.1 (GA) | Nieuwste versie:🟪v4.0 (GA) | Vorige versies:🟦v3.0🟦v2.1

Deze inhoud is van toepassing op:🟥v3.0 (buiten gebruik stellen) | Nieuwste versies:🟪v4.0 (GA)🟪v3.1 (GA) | Vorige versie:🟥v2.1 (buiten gebruik stellen)

Deze inhoud is van toepassing op:🟥v2.1 | Nieuwste versie:🟪v4.0 (GA)

Azure Document Intelligence in Foundry Tools ondersteunt verschillende modellen die u kunt gebruiken om intelligente documentverwerking toe te voegen aan uw apps en stromen. U kunt een vooraf samengesteld domeinspecifiek model gebruiken of een aangepast model trainen dat is afgestemd op uw specifieke bedrijfsbehoeften en gebruiksvoorbeelden. U kunt Document Intelligence gebruiken met de REST API of Python, C#, Java en JavaScript-clientbibliotheken.

Begrenzingsvak en veelhoekcoördinaten

Een begrenzingsvak (polygon in v3.0 en latere versies) is een abstracte rechthoek die tekstelementen in een document omsluit. Een begrenzingsvak wordt gebruikt als referentiepunt voor objectdetectie:

• Het begrenzingsvak geeft de positie aan met behulp van een x- en y-coördinaatvlak dat wordt weergegeven in een matrix van vier numerieke paren. Elk paar vertegenwoordigt een hoek van het vak in de volgende volgorde: linksboven, rechtsboven, rechtsonder, linksonder.
• Afbeeldingscoördinaten worden weergegeven in pixels. Voor een PDF worden coördinaten weergegeven in inches.

Taalondersteuning

De universele modellen in Document Intelligence die zijn gebaseerd op Deep Learning ondersteunen veel talen. De modellen kunnen meertalige tekst extraheren uit uw afbeeldingen en documenten, inclusief tekstregels met gemengde talen. Taalondersteuning verschilt per functionaliteit van de Document Intelligence-service. Zie de volgende artikelen voor een volledige lijst:

• Taalondersteuning: Documentanalysemodellen
• Taalondersteuning: vooraf samengestelde modellen
• Taalondersteuning: Aangepaste modellen

Regionale beschikbaarheid

Document intelligence is algemeen beschikbaar in veel van de 60+ Azure wereldwijde infrastructuurregio's.

Zie Azure geografische gebieden om u te helpen bij het kiezen van de regio die het meest geschikt is voor u en uw klanten.

Modeldetails

In deze sectie wordt de uitvoer beschreven die u van elk model kunt verwachten. U kunt de uitvoer van de meeste modellen uitbreiden met invoegtoepassingsfuncties.

OCR lezen

De Read-API maakt gebruik van optische tekenherkenning (OCR) om lijnen en woorden, hun locaties, gedetecteerde talen en handschriftstijl te analyseren en te extraheren, indien gedetecteerd.

Dit voorbeelddocument is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Indelingsanalyse

Het model voor indelingsanalyse analyseert en extraheert tekst, tabellen, selectiemarkeringen en andere structuurelementen, zoals titels, sectiekoppen, paginakoppen en paginavoetteksten.

Dit voorbeelddocument is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Ziekteverzekeringskaart

Het model van de zorgverzekeringskaart combineert krachtige OCR-mogelijkheden met deep learning-modellen om belangrijke informatie uit amerikaanse gezondheidsverzekeringskaarten te analyseren en te extraheren.

Deze amerikaanse gezondheidsverzekeringskaart is verwerkt met behulp van Document Intelligence Studio.

Amerikaanse belastingdocumenten

De Amerikaanse belastingdocumentmodellen analyseren en extraheren belangrijke velden en regelitems uit een selecte groep belastingdocumenten. De API ondersteunt de analyse van Amerikaanse belastingdocumenten in de Engelse taal van verschillende indelingen en kwaliteit, waaronder door de telefoon vastgelegde afbeeldingen, gescande documenten en digitale PDF-bestanden. De volgende modellen worden momenteel ondersteund:

Model	Beschrijving	Model-ID
Amerikaanse belasting W-2	Belastingplichtige compensatiegegevens extraheren.	prebuilt-tax.us.w2
Amerikaanse belasting W-4	Belastingplichtige compensatiegegevens extraheren.	prebuilt-tax.us.w4
Amerikaanse belasting 1040	Haal hypotheekrenteggevens op.	prebuilt-tax.us.1040 (versies)
Amerikaanse belasting 1095	Zorgverzekeringsgegevens extraheren.	prebuilt-tax.us.1095 (versies)
Amerikaanse belasting 1098	Haal hypotheekrenteggevens op.	prebuilt-tax.us.1098 (versies)
Amerikaanse belasting 1099	Haal inkomsten uit bronnen anders dan de werkgever.	prebuilt-tax.us.1099 (versies)

Dit W-2-voorbeelddocument is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Amerikaanse hypotheekdocumenten

In modellen voor Amerikaanse hypotheekdocumenten worden belangrijke velden geanalyseerd en geëxtraheerd, waaronder informatie over de kredietnemer, de lening en het onroerend goed, uit een selecte groep hypotheekdocumenten. De API ondersteunt de analyse van Amerikaanse hypotheekdocumenten in de Engelse taal van verschillende indelingen en kwaliteit, waaronder door de telefoon vastgelegde afbeeldingen, gescande documenten en digitale PDF-bestanden. De volgende modellen worden momenteel ondersteund.

Model	Beschrijving	Model-ID
1003 End-User gebruiksrechtovereenkomst	Extraheer lening, kredietnemer, eigenschapsgegevens.	prebuilt-mortgage.us.1003
1004 Uniform Woonwaarderapport (URAR)	Extraheer lening, kredietnemer, eigenschapsgegevens.	prebuilt-mortgage.us.1004
1005 Verificatie van de werkgelegenheid	Extraheer lening, kredietnemer, eigenschapsgegevens.	prebuilt-mortgage.us.1005
1008 Samenvattingsdocument	Haal kredietnemer-, verkoper-, onroerendgoed-, hypotheek- en onderschrijfgegevens op.	prebuilt-mortgage.us.1008
Openbaarmaking sluiten	Details van afsluiting, transactiekosten en leningsinformatie extraheren.	prebuilt-mortgage.us.closingDisclosure

Dit voorbeeld van een sluitingsverklaring is verwerkt door gebruik te maken van Document Intelligence Studio.

Contract

Het contractmodel analyseert en extraheert belangrijke velden en regelitems uit contractuele overeenkomsten, waaronder partijen, jurisdicties, contract-id en titel. Het model ondersteunt momenteel engelse contractdocumenten.

Dit voorbeeldcontract is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Amerikaanse bankcontrole

Het contractmodel analyseert en extraheert belangrijke velden van Amerikaanse bankcontroles, waaronder controlegegevens, rekeninggegevens, bedrag en memo.

Dit bankchequevoorbeeld is verwerkt met behulp van Document Intelligence Studio.

Amerikaanse bankverklaring

Het bankafschriftmodel analyseert en extraheert belangrijke velden en regelitems van het amerikaanse bankrekeningnummer, bankgegevens, afschriftgegevens en transactiegegevens.

Dit voorbeeld van een bankoverzicht is verwerkt met behulp van Document Intelligence Studio.

payStub

Het payStub-model analyseert en extraheert belangrijke velden en regelitems uit documenten en bestanden met informatie over salarisadministraties.

Dit voorbeeld van pay stub is verwerkt met behulp van Document Intelligence Studio.

Factuur

Het factuurmodel automatiseert de verwerking van facturen om de naam van de klant, het factuuradres, de vervaldatum, het verschuldigde bedrag, regelitems en andere sleutelgegevens te extraheren.

Deze voorbeeldfactuur is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Ontvangst

Gebruik het ontvangstbewijsmodel om verkoopbevestigingen te scannen op de naam van de verkoper, datums, regelitems, hoeveelheden en totalen van afgedrukte en handgeschreven ontvangstbewijzen. Versie v3.0 ondersteunt ook verwerking van hotelbevestigingen met één pagina.

De voorbeeldbon is verwerkt met behulp van Document Intelligence Studio.

Identiteitsdocument

Gebruik het identiteitsdocumentmodel (ID) voor het verwerken van amerikaanse rijbewijslicenties (alle 50 staten en district van Columbia) en biografische pagina's van internationale paspoorten (met uitzondering van visum en andere reisdocumenten) om belangrijke velden te extraheren.

Dit voorbeeld van een amerikaanse rijbewijs is verwerkt met behulp van Document Intelligence Studio.

Huwelijksakte

Gebruik het huwelijkscertificaatmodel om amerikaanse huwelijkscertificaten te verwerken om belangrijke velden te extraheren, waaronder de personen, datum en locatie.

Dit voorbeeld van een Amerikaans huwelijkscertificaat is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Kredietkaart

Gebruik het creditcardmodel om creditcards en betaalkaarten te verwerken om sleutelvelden te extraheren.

Deze voorbeeld creditcard is verwerkt met behulp van Document Intelligence Studio.

Aangepaste modellen

Aangepaste modellen worden breed ingedeeld in twee typen. Aangepaste classificatiemodellen die ondersteuning bieden voor classificatie van een 'documenttype' en aangepaste extractiemodellen waarmee een gedefinieerd schema uit een specifiek documenttype kan worden geëxtraheerd.

Aangepaste documentmodellen analyseren en extraheren gegevens uit formulieren en documenten die specifiek zijn voor uw bedrijf. Ze herkennen formuliervelden binnen uw afzonderlijke inhoud en extraheren sleutel-waardeparen en tabelgegevens. U hebt slechts één voorbeeld van het formuliertype nodig om aan de slag te gaan.

Versie v3.0 en hoger aangepaste modellen ondersteunen handtekeningdetectie in aangepaste sjabloon (formulier) en tabellen op meerdere pagina's in zowel sjabloon- als neurale modellen. Handtekeningdetectie zoekt naar de aanwezigheid van een handtekening, niet de identiteit van de persoon die het document ondertekent. Als het model niet-ondertekend retourneert voor handtekeningdetectie, heeft het model geen handtekening gevonden in het gedefinieerde veld.

Deze aangepaste voorbeeldsjabloon is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Aangepaste extractie

Het aangepaste extractiemodel bestaat uit twee typen: aangepaste sjabloon en aangepaste neurale. Als u een aangepast extractiemodel wilt maken, labelt u een gegevensset met documenten met de waarden die u wilt ophalen en traint u het model op de gelabelde gegevensset. U hebt slechts vijf voorbeelden van hetzelfde formulier of documenttype nodig om aan de slag te gaan.

Deze aangepaste voorbeeldextractie is verwerkt met Behulp van Document Intelligence Studio.

Aangepaste classificatie

Met het aangepaste classificatiemodel kunt u het documenttype identificeren voordat u het extractiemodel aanroept. Het classificatiemodel is beschikbaar vanaf de API 2023-07-31 (GA). Voor het trainen van een aangepast classificatiemodel zijn ten minste twee afzonderlijke klassen en minimaal vijf voorbeelden per klasse vereist.

Samengestelde modellen

Er wordt een samengesteld model gemaakt door een verzameling aangepaste modellen te maken en deze toe te wijzen aan één model dat is gebouwd op basis van uw formuliertypen. U kunt meerdere aangepaste modellen toewijzen aan een samengesteld model dat wordt aangeroepen met één model-id. U kunt maximaal 200 getrainde aangepaste modellen toewijzen aan één samengesteld model.

Dit samengestelde voorbeeldmodel bevindt zich in Document Intelligence Studio.

Invoervereisten

De volgende bestandsindelingen worden ondersteund.

Model	PDF	Afbeelding: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
Lezen	✔	✔	✔
Indeling	✔	✔	✔
Algemeen document	✔	✔
Voorgebouwd	✔	✔
Aangepaste extractie	✔	✔
Aangepaste classificatie	✔	✔	✔

• Foto's en scans: geef één duidelijke foto of een hoogwaardige scan per document op voor de beste resultaten.
• PDF's en TIFF's: Voor PDF-bestanden en TIFF's kunnen maximaal 2000 pagina's worden verwerkt. (Met een abonnement op de gratis laag worden alleen de eerste twee pagina's verwerkt.)
• Bestandsgrootte: de bestandsgrootte voor het analyseren van documenten is 500 MB voor de betaalde laag (S0) en 4 MB voor de gratis laag (F0).
• Afbeeldingsafmetingen: De afmetingen moeten tussen 50 pixels x 50 pixels en 10.000 pixels x 10.000 pixels zijn.
• Wachtwoordvergrendelingen: als uw PDF-bestanden zijn vergrendeld met een wachtwoord, moet u de vergrendeling verwijderen voordat u ze inzendt.
• Teksthoogte: de minimale hoogte van de tekst die moet worden geëxtraheerd, is 12 pixels voor een afbeelding van 1024 x 768 pixels. Deze dimensie komt overeen met ongeveer 8-punts tekst bij 150 punten per inch.
• Aangepaste modeltraining: Het maximum aantal pagina's voor trainingsgegevens is 500 voor het aangepaste sjabloonmodel en 50.000 voor het aangepaste neurale model.
• Aangepaste extractiemodeltraining: de totale grootte van trainingsgegevens is 50 MB voor het sjabloonmodel en 1 GB voor het neurale model.
• Training voor aangepast classificatiemodel: de totale grootte van trainingsgegevens is 1 GB met maximaal 10.000 pagina's. Voor 2024-11-30 (GA) is de totale grootte van trainingsgegevens 2 GB met maximaal 10.000 pagina's.
• Office-bestandstypen (DOCX, XLSX, PPTX): de maximale tekenreekslengte is 8 miljoen tekens.

Versiemigratie

Meer informatie over het gebruik van Document Intelligence v3.0 in uw toepassingen door de stappen in de migratiehandleiding voor Document Intelligence v3.1 te volgen.

Model	Beschrijving
Documentanalyse
Indeling	Tekst- en indelingsgegevens extraheren uit documenten.
Voorgebouwd
Factuur	Belangrijke informatie extraheren uit facturen in het Engels en Spaans.
Ontvangst	Belangrijke informatie extraheren uit ontvangstbewijzen in het Engels.
ID-document	Haal belangrijke informatie op uit amerikaanse rijbewijs's en internationale paspoorten.
Visitekaartje	Belangrijke informatie extraheren uit visitekaartjes in het Engels.
Aangepaste
Op maat	Gegevens extraheren uit formulieren en documenten die specifiek zijn voor uw bedrijf. Aangepaste modellen worden getraind voor uw afzonderlijke gegevens en gebruiksvoorbeelden.
Samengesteld	Stel een verzameling aangepaste modellen samen en wijs ze toe aan één model dat is gebouwd op basis van uw formuliertypen.

Indeling

De Layout-API analyseert en extraheert tekst, tabellen en kopteksten, selectiemarkeringen en structuurinformatie uit documenten.

Dit voorbeelddocument is verwerkt met behulp van het hulpprogramma Voorbeeldlabels.

Factuur

Het factuurmodel analyseert en extraheert belangrijke informatie uit verkoopfacturen. De API analyseert facturen in verschillende indelingen en extraheert belangrijke informatie, zoals klantnaam, factuuradres, vervaldatum en verschuldigd bedrag.

Deze voorbeeldfactuur is verwerkt met behulp van het hulpprogramma Voorbeeldlabeling.

Ontvangst

Het ontvangstbewijsmodel analyseert en extraheert belangrijke informatie uit afgedrukte en handgeschreven verkoopbevestigingen.

Deze voorbeeldbon werd verwerkt met behulp van de Sample Labeling tool.

ID-document

Het id-documentmodel analyseert en extraheert belangrijke informatie uit de volgende documenten:

• Amerikaanse rijbewijs (alle 50 staten en district van Columbia)
• Biografische pagina's van internationale paspoorten (met uitzondering van visum en andere reisdocumenten). De API analyseert en extraheert identiteitsdocumenten.

Dit voorbeeld van een amerikaanse rijbewijs is verwerkt met behulp van het hulpprogramma Voorbeeldlabeling.

Visitekaartje

Het visitekaartjesmodel analyseert en extraheert belangrijke informatie uit visitekaartjesafbeeldingen.

Dit voorbeeld visitekaartje is verwerkt met behulp van het hulpprogramma Voorbeeldlabeling.

Aangepaste

Aangepaste modellen analyseren en extraheren gegevens uit formulieren en documenten die specifiek zijn voor uw bedrijf. De API is een machine learning-programma dat is getraind om formuliervelden binnen uw afzonderlijke inhoud te herkennen en sleutel-waardeparen en tabelgegevens te extraheren. U hebt slechts vijf voorbeelden van hetzelfde formuliertype nodig om aan de slag te gaan. U kunt uw aangepaste model trainen met of zonder gelabelde gegevenssets.

Dit aangepaste voorbeeldmodel is verwerkt met behulp van het hulpprogramma Voorbeeldlabeling.

Samengesteld aangepast model

Er wordt een samengesteld model gemaakt door een verzameling aangepaste modellen te maken en deze toe te wijzen aan één model dat is gebouwd op basis van uw formuliertypen. U kunt meerdere aangepaste modellen toewijzen aan een samengesteld model dat wordt aangeroepen met één model-id. U kunt maximaal 100 getrainde aangepaste modellen toewijzen aan één samengesteld model.

Dit samengestelde modelvenster is verwerkt met behulp van het hulpprogramma Voorbeeldlabeling.

Gegevensextractie modelleren

Model	Tekstextractie	Taaldetectie	Selectietekens	Tabellen	Paragrafen	Alinearollen	Sleutel-/waardeparen	Velden
Indeling	✓		✓	✓	✓	✓
Factuur	✓		✓	✓	✓		✓	✓
Ontvangst	✓				✓			✓
ID-document	✓				✓			✓
Visitekaartje	✓				✓			✓
Aangepast formulier	✓		✓	✓	✓			✓

Invoervereisten

De volgende bestandsindelingen worden ondersteund.

Model	PDF	Afbeelding: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
Lezen	✔	✔	✔
Indeling	✔	✔	✔
Algemeen document	✔	✔
Voorgebouwd	✔	✔
Aangepaste extractie	✔	✔
Aangepaste classificatie	✔	✔	✔

• Foto's en scans: geef één duidelijke foto of een hoogwaardige scan per document op voor de beste resultaten.
• PDF's en TIFF's: Voor PDF-bestanden en TIFF's kunnen maximaal 2000 pagina's worden verwerkt. (Met een abonnement op de gratis laag worden alleen de eerste twee pagina's verwerkt.)
• Bestandsgrootte: de bestandsgrootte voor het analyseren van documenten is 500 MB voor de betaalde laag (S0) en 4 MB voor de gratis laag (F0).
• Afbeeldingsafmetingen: De afmetingen moeten tussen 50 pixels x 50 pixels en 10.000 pixels x 10.000 pixels zijn.
• Wachtwoordvergrendelingen: als uw PDF-bestanden zijn vergrendeld met een wachtwoord, moet u de vergrendeling verwijderen voordat u ze inzendt.
• Teksthoogte: de minimale hoogte van de tekst die moet worden geëxtraheerd, is 12 pixels voor een afbeelding van 1024 x 768 pixels. Deze dimensie komt overeen met ongeveer 8-punts tekst bij 150 punten per inch.
• Aangepaste modeltraining: Het maximum aantal pagina's voor trainingsgegevens is 500 voor het aangepaste sjabloonmodel en 50.000 voor het aangepaste neurale model.
• Aangepaste extractiemodeltraining: de totale grootte van trainingsgegevens is 50 MB voor het sjabloonmodel en 1 GB voor het neurale model.
• Training voor aangepast classificatiemodel: de totale grootte van trainingsgegevens is 1 GB met maximaal 10.000 pagina's. Voor 2024-11-30 (GA) is de totale grootte van trainingsgegevens 2 GB met maximaal 10.000 pagina's.
• Office-bestandstypen (DOCX, XLSX, PPTX): de maximale tekenreekslengte is 8 miljoen tekens.

Versiemigratie

U kunt leren hoe u Document Intelligence v3.0 in uw toepassingen gebruikt door de stappen in de migratiehandleiding voor Document Intelligence v3.1 te volgen

• Uw eigen formulieren en documenten verwerken met Document Intelligence Studio.
• Voltooi een quickstart voor Document Intelligence en maak vervolgens een app voor documentverwerking in de ontwikkeltaal van uw keuze.

• Verwerk uw eigen formulieren en documenten met het Document Intelligence Sample Labeling Tool.
• Voltooi een quickstart voor Document Intelligence en maak vervolgens een app voor documentverwerking in de ontwikkeltaal van uw keuze.