Modelo de recibo de vencimento do Document Intelligence

Este conteúdo aplica-se a: 🟩 v4.0 (GA)

O modelo payStub de Inteligência Documental combina poderosas capacidades de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) com modelos de aprendizagem profunda para analisar e extrair dados de remuneração e ganhos de recibos de vencimento. A API analisa documentos e arquivos com informações relacionadas à folha de pagamento; extrai informações importantes e retorna uma representação de dados JSON estruturada.

Experimente a extração de dados do payStub

Os recibos de vencimento são documentos essenciais emitidos pelos empregadores aos empregados, que fornecem informações sobre a remuneração, as deduções e a remuneração líquida relativas a um determinado período salarial. Veja como os dados são extraídos usando prebuilt-payStub.us o modelo. Você precisa dos seguintes recursos:

• Uma assinatura do Azure — você pode criar uma gratuitamente

• Uma instância de Document Intelligence no portal do Azure. Você pode usar o nível de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço. Depois de o recurso ser implementado, selecione Ir para o recurso para obter a sua chave e o ponto final.

  

Estúdio de Inteligência de Documentação

1. Na página inicial do Document Intelligence Studio, selecione payStub.

2. Pode analisar o recibo de vencimento de exemplo ou carregar os seus próprios ficheiros.

3. Selecione o botão Executar análise e, se necessário, configure as opções Analisar :

Requisitos de entrada

Os seguintes formatos de ficheiro são suportados.

• Fotos e digitalizações: para obter melhores resultados, forneça uma foto nítida ou uma digitalização de alta qualidade por documento.
• PDFs e TIFFs: Para PDFs e TIFFs, até 2.000 páginas podem ser processadas. (Com uma assinatura de nível gratuito, apenas as duas primeiras páginas são processadas.)
• Tamanho do arquivo: O tamanho do arquivo para analisar documentos é de 500 MB para a camada paga (S0) e 4 MB para a camada gratuita (F0).
• Dimensões da imagem: As dimensões devem estar entre 50 pixels x 50 pixels e 10.000 pixels x 10.000 pixels.
• Bloqueios de senha: se seus PDFs estiverem bloqueados por senha, você deverá remover o bloqueio antes do envio.
• Altura do texto: a altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1024 x 768 pixels. Esta dimensão corresponde a um texto de cerca de 8 pontos a 150 pontos por polegada.
• Treinamento de modelo personalizado: o número máximo de páginas para dados de treinamento é 500 para o modelo de modelo personalizado e 50.000 para o modelo neural personalizado.
• Treinamento de modelo de extração personalizado: O tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo de modelo e 1 GB para o modelo neural.
• Treinamento de modelo de classificação personalizado: o tamanho total dos dados de treinamento é de 1 GB com um máximo de 10.000 páginas. Para 2024-11-30 (GA), o tamanho total dos dados de treinamento é de 2 GB com um máximo de 10.000 páginas.
• Tipos de ficheiro do Office (DOCX, XLSX, PPTX): O limite máximo de comprimento de cadeia de caracteres é de 8 milhões de caracteres.

Idiomas e localidades suportados

Para obter uma lista completa dos idiomas suportados, consulte nossa página de suporte a idiomas de modelo pré-criados.

Extrações de campo

Para os campos de extração de documentos suportados, consulte a página do esquema do modelo payStub no nosso repositório de exemplos no GitHub.

Localidades suportadas

A versão prebuilt-payStub.us suporta a configuração regional en-us.

Próximos passos

• Experimente processar os seus próprios formulários e documentos com o Document Intelligence Studio

• Conclua um início rápido do Document Intelligence e comece a criar um aplicativo de processamento de documentos na linguagem de desenvolvimento de sua escolha.