Lesemodell für Document Intelligence

Dieser Inhalt gilt für:Version 4.0 (GA) | Vorherige Versionen:Version 3.1 (GA)Version 3.0 (GA)

Hinweis

Verwenden Sie zum Extrahieren von Text aus externen Bildern wie Beschriftungen, Straßenschildern und Postern das Lesefeature von Image Azure KI Analysis v4.0, das für allgemeine Bilder (keine Dokumente) optimiert ist und das über eine leistungsstärkere synchrone API verfügt. Diese Funktion vereinfacht das Einbetten von OCR in Szenarien mit Echtzeit-Benutzererlebnissen.

Das Dokument Intelligenz-Lesemodell für die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) wird mit einer höheren Auflösung ausgeführt als bei Azure KI Vision-Lesevorgängen, und es extrahiert gedruckten und handschriftlichen Text aus PDF-Dokumenten und gescannten Bildern. Es unterstützt das Extrahieren von Text aus Microsoft Word-, Excel-, PowerPoint- und HTML-Dokumenten. Es erkennt Absätze, Textzeilen, Wörter, Orte und Sprachen. Das Lesemodell ist die zugrunde liegende OCR-Engine für andere vordefinierten Dokument Intelligenz-Modelle wie Layouts, allgemeine Dokumente, Rechnungen, Belege, Identitätsdokumente (ID), Krankenversicherungskarten und W2-Formulare (zusätzlich zu benutzerdefinierten Modellen).

Was ist optische Zeichenerkennung?

Die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) für Dokumente ist für große, textintensive Dokumente in mehreren Dateiformaten und globalen Sprachen optimiert. Es umfasst Funktionen wie das Scannen von Dokumentbildern mit höherer Auflösung für eine bessere Behandlung von kleinerem und dichtem Text, die Erkennung von Absätzen und die Verwaltung von ausfüllbaren Formularen. OCR-Funktionen umfassen auch erweiterte Szenarien wie Einzelzeichenfelder und die genaue Extraktion von Schlüsselfeldern, die häufig in Rechnungen, Belegen und anderen vordefinierten Szenarien vorkommen.

Entwicklungsoptionen (v4)

Dokument Intelligenz Version 4.0: 2024-11-30 (GA) unterstützt die folgenden Tools, Anwendungen und Bibliotheken:

Funktion	Ressourcen	Modell-ID
Lese-OCR-Modell	• Document Intelligence Studio • REST-API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK	prebuilt-read

Eingabeanforderungen (v4)

Unterstützte Dateiformate:

Modell	PDF	Abbildung: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
Lesen Sie	✔	✔	✔
Layout	✔	✔	✔
Allgemeines Dokument	✔	✔
Vordefiniert	✔	✔
Benutzerdefinierte Extraktion	✔	✔
Benutzerdefinierte Klassifizierung	✔	✔	✔

• Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie pro Dokument ein deutliches Foto oder einen hochwertigen Scan bereitstellen.

• In den Formaten PDF und TIFF können bis zu 2,000 Seiten verarbeitet werden (bei einem kostenlosen Abonnement werden nur die ersten beiden Seiten verarbeitet).

• Die Dateigröße für die Analyse von Dokumenten beträgt 500 MB für den kostenpflichtigen Tarif (S0) und 4 MB für den kostenlosen Tarif (F0).

• Die Bildgröße muss zwischen 50 × 50 Pixel und 10.000 × 10.000 Pixel liegen.

• Wenn Ihre PDFs kennwortgeschützt sind, müssen Sie die Sperre vor dem Senden entfernen.

• Die Mindesthöhe des zu extrahierenden Texts beträgt 12 Pixel für ein Bild von 1024 × 768 Pixel. Diese Abmessung entspricht etwa einem 8-Punkttext bei 150 Punkten pro Zoll (Dots Per Inch, DPI).

• Die maximale Anzahl Seiten für Trainingsdaten beträgt beim benutzerdefinierten Modelltraining 500 für das benutzerdefinierte Vorlagenmodell und 50.000 für das benutzerdefinierte neuronale Modell.

  • Für das Training benutzerdefinierter Extraktionsmodelle beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 50 MB für das Vorlagenmodell und 1 GB für das neuronale Modell.

  • Für das Training benutzerdefinierter Klassifizierungsmodelle beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 1 GB bei maximal 10.000 Seiten. Für 2024-11-30 (GA) beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 2 GB bei maximal 10.000 Seiten.

Erste Schritte mit dem Lesemodell (v4)

Versuchen Sie, Text mithilfe von Dokument Intelligenz Studio aus Formularen und Dokumenten zu extrahieren. Sie benötigen die folgenden Ressourcen:

• Ein Azure-Abonnement (Sie können ein kostenloses Abonnement erstellen).

• Eine Dokument Intelligenz-Instanz im Azure-Portal. Sie können den kostenlosen Tarif (F0) verwenden, um den Dienst auszuprobieren. Wählen Sie nach der Bereitstellung Ihrer Ressource Zu Ressource wechseln aus, um Ihren Schlüssel und Endpunkt abzurufen.

  

Hinweis

Derzeit bietet Dokument Intelligenz Studio keine Unterstützung für die Microsoft Word-, Excel-, PowerPoint- und HTML-Dateiformate.

Beispieldokument, das mit Dokument Intelligenz Studio verarbeitet wurde

1. Wählen Sie auf der Startseite von Document Intelligence StudioLesen aus.

2. Sie können das Musterdokument analysieren oder Ihre eigenen Dateien hochladen.

3. Wählen Sie die Schaltfläche Analyse ausführen aus, und konfigurieren Sie bei Bedarf die Analyseoptionen:

   

   Testen Sie Document Intelligence Studio.

Unterstützte Sprachen und Gebietsschemas (v4)

Eine vollständige Liste der unterstützten Sprachen finden Sie unter Sprachunterstützung – Dokumentanalysemodelle.

Datenextraktion (v4)

Hinweis

Microsoft Word- und HTML-Datei werden in Version 4.0 unterstützt. Die folgenden Funktionen werden derzeit nicht unterstützt:

• Für die einzelnen Seitenobjekte werden keine Angaben für Winkel, Breite/Höhe und Einheit zurückgegeben.
• Für die einzelnen Objekte wurden weder Begrenzungspolygon noch Begrenzungsbereich erkannt.
• Es wurde kein Seitenbereich (pages) als Parameter zurückgegeben.
• Es gibt kein lines-Objekt.

Durchsuchbare PDF

Mit der durchsuchbaren PDF-Funktion können Sie eine analoge PDF-Datei, wie eine gescannte PDF-Datei, in eine PDF-Datei mit eingebettetem Text konvertieren. Der eingebettete Text ermöglicht die Deep-Text-Suche innerhalb des extrahierten PDF-Inhalts, indem die erkannten Textentitäten über die Bilddateien überlagert werden.

Wichtig

• Derzeit unterstützt nur das OCR-Lesemodell prebuilt-read die Funktion für durchsuchbare PDF-Dateien. Wenn Sie dieses Feature verwenden, geben Sie die modelId als prebuilt-read an. Andere Modelltypen geben für diese Vorschauversion einen Fehler zurück.
• Die Funktion für durchsuchbare PDF-Dateien ist im prebuilt-read-Modell Version 2024-11-30GA ohne zusätzliche Kosten zum Generieren einer durchsuchbaren PDF-Ausgabe enthalten.

Verwenden durchsuchbarer PDFs

Um durchsuchbare PDF-Dateien zu verwenden, stellen Sie eine POST-Anforderung mithilfe des Analyze-Vorgangs, und legen Sie das Ausgabeformat auf pdf fest:

     POST {endpoint}/documentintelligence/documentModels/prebuilt-read:analyze?_overload=analyzeDocument&api-version=2024-11-30&output=pdf
     {...}
     202

Abstimmung für den Abschluss des Analyze-Vorgangs. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, stellen Sie eine GET-Anforderung zum Abrufen des PDF-Formats der Analyze-Vorgangsergebnisse.

Nach erfolgreichem Abschluss kann die PDF abgerufen und als application/pdf heruntergeladen werden. Dieser Vorgang ermöglicht das direkte Herunterladen der eingebetteten Textform der PDF anstelle von Base64-codiertem JSON.

     // Monitor the operation until completion.
     GET /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}
     200
     {...}

     // Upon successful completion, retrieve the PDF as application/pdf.
     GET {endpoint}/documentintelligence/documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}/pdf?api-version=2024-11-30
URI Parameters
Name    In    Required    Type    Description
endpoint    path    True    
string

uri    
The Document Intelligence service endpoint.

modelId    path    True    
string

Unique document model name.

Regex pattern: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9._~-]{1,63}$

resultId    path    True    
string

uuid    
Analyze operation result ID.

api-version    query    True    
string

The API version to use for this operation.

Responses
Name    Type    Description
200 OK    
file

The request has succeeded.

Media Types: "application/pdf", "application/json"

Other Status Codes    
DocumentIntelligenceErrorResponse

An unexpected error response.

Media Types: "application/pdf", "application/json"

Security
Ocp-Apim-Subscription-Key
Type: apiKey
In: header

OAuth2Auth
Type: oauth2
Flow: accessCode
Authorization URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize
Token URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/token

Scopes
Name    Description
https://cognitiveservices.azure.com/.default    
Examples
Get Analyze Document Result PDF
Sample request
HTTP
HTTP

Copy
GET https://myendpoint.cognitiveservices.azure.com/documentintelligence/documentModels/prebuilt-invoice/analyzeResults/3b31320d-8bab-4f88-b19c-2322a7f11034/pdf?api-version=2024-11-30
Sample response
Status code:
200
JSON

Copy
"{pdfBinary}"
Definitions
Name    Description
DocumentIntelligenceError    
The error object.

DocumentIntelligenceErrorResponse    
Error response object.

DocumentIntelligenceInnerError    
An object containing more specific information about the error.

DocumentIntelligenceError
The error object.

Name    Type    Description
code    
string

One of a server-defined set of error codes.

details    
DocumentIntelligenceError[]

An array of details about specific errors that led to this reported error.

innererror    
DocumentIntelligenceInnerError

An object containing more specific information than the current object about the error.

message    
string

A human-readable representation of the error.

target    
string

The target of the error.

DocumentIntelligenceErrorResponse
Error response object.

Name    Type    Description
error    
DocumentIntelligenceError

Error info.

DocumentIntelligenceInnerError
An object containing more specific information about the error.

Name    Type    Description
code    
string

One of a server-defined set of error codes.

innererror    
DocumentIntelligenceInnerError

Inner error.

message    
string

A human-readable representation of the error.

In this article
URI Parameters
Responses
Security
Examples

     200 OK
     Content-Type: application/pdf

Pages-Parameter

Die Seitensammlung ist eine Liste von Seiten innerhalb des Dokuments. Jede Seite wird innerhalb des Dokuments sequenziell dargestellt und enthält den Ausrichtungswinkel, der angibt, ob die Seite gedreht wurde, sowie die Breite und Höhe (Abmessungen in Pixel). Die Seiteneinheiten in der Modellausgabe werden wie gezeigt berechnet:

Dateiformat	Berechnete Seiteneinheit	Seiten gesamt
Bilder (JPEG/JPG, PNG, BMP, HEIF)	Jedes Bild = 1 Seiteneinheit	Gesamtzahl der Bilder
PDF	Jede Seite in der PDF = 1 Seiteneinheit	Gesamtseitenzahl in der PDF
TIFF	Jedes TIFF-Bild = 1 Seiteneinheit	Gesamtanzahl der Bilder im TIFF-Dokument
Word (DOCX)	Bis zu 3.000 Zeichen = 1 Seiteneinheit, eingebettete oder verknüpfte Bilder werden nicht unterstützt	Gesamtzahl der Seiten von bis zu 3.000 Zeichen jeweils
Excel (XLSX)	Jedes Arbeitsblatt = 1 Seiteneinheit, eingebettete oder verknüpfte Bilder nicht unterstützt	Arbeitsblätter insgesamt
PowerPoint (PPTX)	Jede Folie = 1 Seiteneinheit, eingebettete oder verknüpfte Bilder nicht unterstützt	Folien insgesamt
HTML	Bis zu 3.000 Zeichen = 1 Seiteneinheit, eingebettete oder verknüpfte Bilder werden nicht unterstützt	Gesamtzahl der Seiten von bis zu 3.000 Zeichen jeweils

Beispielcode

    # Analyze pages.
    for page in result.pages:
        print(f"----Analyzing document from page #{page.page_number}----")
        print(f"Page has width: {page.width} and height: {page.height}, measured with unit: {page.unit}")

Beispiele auf GitHub anzeigen.

Output

    "pages": [
        {
            "pageNumber": 1,
            "angle": 0,
            "width": 915,
            "height": 1190,
            "unit": "pixel",
            "words": [],
            "lines": [],
            "spans": []
        }
    ]

Verwenden von „pages“ für die Textextraktion

Verwenden Sie für umfangreiche PDF-Dokumente mit mehreren Seiten den Abfrageparameter pages, um bestimmte Seitenzahlen oder Seitenbereiche für die Textextraktion anzugeben.

Absatzextraktion

Das OCR-Lesemodell in Dokument Intelligenz extrahiert alle identifizierten Textblöcke in der paragraphs-Sammlung als Objekt der obersten Ebene unter analyzeResults. Jeder Eintrag in dieser Auflistung stellt einen Textblock dar und enthält den extrahierten Text als content sowie die Koordinaten des Begrenzungs-polygon. Die span-Informationen zeigen auf das Textfragment innerhalb der content-Eigenschaft der obersten Ebene, die den vollständigen Text aus dem Dokument enthält.

    "paragraphs": [
        {
            "spans": [],
            "boundingRegions": [],
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we are seeing pharmaceutical and other life sciences organizations making major investments in Al and related technologies.\" TOM LAWRY | National Director for Al, Health and Life Sciences | Microsoft"
        }
    ]

Text, Zeilen- und Wortextraktion

Das OCR-Lesemodell extrahiert gedruckten und handschriftlichen Text als lines und words. Das Modell gibt Koordinaten für das Begrenzungs-polygon und confidence für die extrahierten Wörter aus. Die styles-Auflistung enthält alle handschriftlichen Formatvorlagen für Zeilen (sofern erkannt) sowie die Spannen, die auf den zugeordneten Text zeigen. Dieses Feature gilt für unterstützte handschriftliche Sprachen.

Für Microsoft Word, Excel, PowerPoint und HTML extrahiert das Lesemodell Version 3.1 und später den gesamten eingebetteten Text unverändert. Texte werden als Wörter und Absätze extrahiert. Eingebettete Bilder werden nicht unterstützt.

Beispielcode

    # Analyze lines.
    if page.lines:
        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            words = get_words(page, line)
            print(
                f"...Line # {line_idx} has {len(words)} words and text '{line.content}' within bounding polygon '{line.polygon}'"
            )

            # Analyze words.
            for word in words:
                print(f"......Word '{word.content}' has a confidence of {word.confidence}")

Beispiele auf GitHub anzeigen.

Output

    "words": [
        {
            "content": "While",
            "polygon": [],
            "confidence": 0.997,
            "span": {}
        },
    ],
    "lines": [
        {
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we",
            "polygon": [],
            "spans": [],
        }
    ]

Extraktion handschriftlicher Stile

Die Antwort umfasst die Klassifizierung, ob es sich bei den einzelnen Textzeilen um einen handschriftlichen Stil handelt, sowie eine Konfidenzbewertung. Weitere Informationen finden Sie unterSprachunterstützung für Handschriften. Das folgende Beispiel zeigt einen beispielhaften JSON-Ausschnitt.

    "styles": [
    {
        "confidence": 0.95,
        "spans": [
        {
            "offset": 509,
            "length": 24
        }
        "isHandwritten": true
        ]
    }

Wenn Sie die Add-On-Funktion für Schriftart/Schriftschnitt aktiviert haben, erhalten Sie als Teil des styles-Objekts auch das Ergebnis für die Schriftart und den Schriftschnitt.

Nächste Schritte v4.0

Schnellstart für Dokument Intelligenz:

• REST-API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript

Erkunden Sie unsere REST-API:

Dokument Intelligenz-API 4.0

Weitere Beispiele finden Sie auf GitHub:

Lesemodell