Document Intelligence ontvangstmodel

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)

Het Document Intelligence-ontvangstmodel combineert krachtige OCR-mogelijkheden (Optical Character Recognition) met deep learning-modellen om belangrijke informatie uit verkoopbevestigingen te analyseren en te extraheren. Ontvangstbewijzen kunnen van verschillende formaten en kwaliteit zijn, waaronder afgedrukte en handgeschreven ontvangstbewijzen. De API extraheert belangrijke informatie, zoals de naam van de verkoper, het telefoonnummer van de verkoper, transactiedatum, belasting en transactietotaal en retourneert gestructureerde JSON-gegevens. Ontvangstbewijsmodel v4.0 (GA) ondersteunt andere velden, waaronder ReceiptType, TaxDetails.NetAmount, TaxDetails.DescriptionTaxDetails.Rateen CountryRegion samen met btw-tabelextractie op algemene hotelbevestigingen.

Extractie van ontvangstgegevens

Digitalisering van bonnen omvat de transformatie van verschillende soorten bonnen, waaronder gescande, gefotografeerde en afgedrukte kopieën, naar een digitaal formaat voor verbeterde downstreamverwerking. Voorbeelden hiervan zijn onkostenbeheer, analyse van consumentengedrag, belastingautomatisering, enzovoort. Met behulp van documentinformatie met OCR-technologie (Optical Character Recognition) kunnen gegevens uit deze diverse ontvangstindelingen worden geëxtraheerd en geïnterpreteerd. Document Intelligence-verwerking vereenvoudigt het conversieproces, maar vermindert ook de benodigde tijd en moeite aanzienlijk, waardoor efficiënt gegevensbeheer en ophalen wordt vergemakkelijkt.

Voorbeeldbevestiging verwerkt met Document Intelligence Studio:

Schermopname van een voorbeeldbevestiging die is verwerkt in Document Intelligence Studio.

Voorbeeldbevestiging verwerkt met het hulpprogramma Document Intelligence-voorbeeldlabels:

Schermopname van een voorbeeldbevestiging die is verwerkt met het hulpprogramma Formuliervoorbeeld voor labelen.

Ontwikkelopties

Document Intelligence v4.0: 2024-11-30 (GA) ondersteunt de volgende hulpprogramma's, toepassingen en bibliotheken:

Functie Middelen Model-ID
Ontvangstbewijsmodel Document Intelligence Studio
REST API
C#SDK
Python SDK
Java SDK
JavaScript SDK
vooraf samengestelde ontvangstbevestiging

Document Intelligence v3.1 ondersteunt de volgende hulpprogramma's, toepassingen en bibliotheken:

Functie Middelen Model-ID
Ontvangstbewijsmodel Document Intelligence Studio
REST API
C#SDK
Python SDK
Java SDK
JavaScript SDK
vooraf samengestelde ontvangstbevestiging

Document Intelligence v3.0 ondersteunt de volgende hulpprogramma's, toepassingen en bibliotheken:

Functie Middelen Model-ID
Ontvangstbewijsmodel Document Intelligence Studio
REST API
C#SDK
Python SDK
Java SDK
JavaScript SDK
vooraf samengestelde ontvangstbevestiging

Document Intelligence v2.1 ondersteunt de volgende hulpprogramma's, toepassingen en bibliotheken:

Functie Middelen
Ontvangstbewijsmodel Document Intelligence-labelingstool
REST API
Client-library SDK
Document Intelligence Docker-container

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.
  • Ondersteunde bestandsindelingen: JPEG, PNG, PDF en TIFF.
  • Ondersteunde paginavergoeding voor PDF en TIFF: Document Intelligence kan maximaal 2.000 pagina's verwerken voor abonnees van de standaardlaag of alleen de eerste twee pagina's voor abonnees met een gratis laag.
  • Ondersteunde bestandsgrootte: minder dan 50 MB; minimum pixels 50 x 50 px; maximum pixels 10.000 x 10.000 px.

Gegevensextractie van ontvangstmodel

Bekijk hoe Met Document Intelligence gegevens worden geëxtraheerd, waaronder de tijd en datum van transacties, informatie over de verkoper en de totale hoeveelheid van ontvangsten. U hebt de volgende resources nodig:

  • Een Azure-abonnement: u kunt gratis een abonnement maken.

  • Een Document Intelligence-exemplaar in de Azure-portal. U kunt de gratis prijscategorie (F0) gebruiken om de service uit te proberen. Nadat uw resource is geïmplementeerd, selecteert u Ga naar de resource om uw sleutel en eindpunt op te halen.

Schermopname van sleutels en eindpuntlocatie in de Azure portal.

Opmerking

Document Intelligence Studio is beschikbaar met v3.1- en v3.0-API's en latere versies.

  1. Selecteer Ontvangstbewijzen op de startpagina van Document Intelligence Studio.

  2. U kunt het voorbeeldbevestiging analyseren of uw eigen bestanden uploaden.

  3. Selecteer de knop Analyse uitvoeren en configureer indien nodig de opties analyseren:

    Schermopname van de knoppen Analyse uitvoeren en Opties analyseren in Document Intelligence Studio.

Document Intelligence-hulpprogramma voor het labelen van voorbeelden

  1. Navigeer naar het Documentintelligentie Voorbeeldprogramma.

  2. Selecteer op de startpagina van het voorbeeldhulpprogramma de tegel Gebruik vooraf gebouwd model om gegevens op te halen.

    Schermopname van het proces voor het analyseren van resultaten van het indelingsmodel.

  3. Selecteer het formuliertype dat u wilt analyseren in de vervolgkeuzelijst.

  4. Kies een URL voor het bestand dat u wilt analyseren uit de onderstaande opties:

  5. Selecteer in het veld Bron 'URL' in de vervolgkeuzelijst, plak de geselecteerde URL, en klik op de knop Ophalen.

    Schermopname van het vervolgkeuzemenu voor de locatie van de bron.

  6. Plak in het veld Eindpunt van de Document Intelligence-service het eindpunt dat u hebt verkregen met uw Document Intelligence-abonnement.

  7. Plak in het sleutelveld de sleutel die u hebt verkregen uit uw Document Intelligence-resource.

    Schermopname van het vervolgkeuzemenu select-form-type.

  8. Selecteer Analyse uitvoeren. Het Document Intelligence etiketteerhulpmiddel als voorbeeld roept de API voor vooraf samengestelde analyse aan om het document te analyseren.

  9. Bekijk de resultaten: bekijk de sleutel-waardeparen die zijn geëxtraheerd, regelitems, gemarkeerde tekst geëxtraheerd en tabellen gedetecteerd.

    Schermopname van de analyseresultatenoperatie van het lay-outmodel.

Opmerking

Het hulpprogramma Voorbeeldlabeling biedt geen ondersteuning voor de BMP-bestandsindeling. Dit is een beperking van het hulpprogramma niet van de Document Intelligence-service.

Ondersteunde talen en landinstellingen

Zie onze pagina met vooraf samengestelde taalondersteuning voor modellen voor een volledige lijst met ondersteunde talen.

Veldextractie

Raadpleeg de pagina receipt modelschema in onze GitHub voorbeeldopslagplaats voor ondersteunde documentextractievelden

Naam Type Beschrijving Gestandaardiseerde uitvoer
ReceiptType String Type verkoopbevestiging Gespecificeerde
Naam van de Handelaar String Naam van de verkoper die het ontvangstbewijs uitgeeft
TelefoonnummerVanHandelaar Telefoonnummer Vermeld telefoonnummer van verkoper +1 xxx xxx xxxx
Handelsadres String Vermeld adres van verkoper
Transactiedatum Datum Datum waarop het ontvangstbewijs is uitgegeven yyyy-mm-dd
Transactietijd Tijd Tijdstip waarop het ontvangstbewijs is uitgegeven hh-mm-ss (24 uur)
Totale Getal (USD) Volledige transactietotaal van ontvangst Float met twee decimalen
Subtotaal Getal (USD) Subtotaal van ontvangst, vaak voordat belastingen worden toegepast Float met twee decimalen
Belasting Getal (USD) Totale belasting op ontvangstbewijs (vaak btw of gelijkwaardig). De naam is gewijzigd in 'TotalTax' in versie 2022-06-30. Float met twee decimalen
Tip Getal (USD) Tip inbegrepen door koper Float met twee decimalen
Artikelen Matrix van objecten Geëxtraheerde regelitems met naam, hoeveelheid, eenheidsprijs en totale prijs
Naam String Beschrijving van item. Hernoemd naar "Beschrijving" in versie 2022-06-30.
Hoeveelheid Nummer Hoeveelheid van elk item Float met twee decimalen
Prijs Nummer Afzonderlijke prijs van elke artikeleenheid Float met twee decimalen
TotalePrijs Nummer Totale prijs van regelitem Float met twee decimalen

Migratiehandleiding en REST API v3.1

Volgende stappen