Lesemodell für Document Intelligence

Wichtig

• Public Preview-Releases von Dokument Intelligenz bieten frühzeitigen Zugriff auf Features, die sich in der aktiven Entwicklung befinden. Features, Ansätze und Prozesse können sich aufgrund von Benutzerfeedback vor der allgemeinen Verfügbarkeit (General Availability, GA) ändern.
• Die Public Preview von Dokument Intelligenz-Clientbibliotheken verwendet standardmäßig Version 2024-07-31-preview der REST-API.
• Die Public Preview 2024-07-31-preview ist derzeit lediglich in den folgenden Azure-Regionen verfügbar. Beachten Sie, dass das benutzerdefinierte generative Modell (Dokumentfeldextraktion) in KI Studio nur in der Region „USA, Norden-Mitte“ verfügbar ist:
  • USA, Osten
  • USA, Westen 2
  • Europa, Westen
  • USA Nord Mitte

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

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Hinweis

Verwenden Sie zum Extrahieren von Text aus externen Bildern wie Beschriftungen, Straßenschildern und Postern das Lesefeature von Image Analysis v4.0, das für allgemeine Bilder optimiert ist, die keine Dokumente sind, und das über eine leistungsstärkere synchrone API verfügt, die das Einbetten von OCR in Ihre Benutzerszenarios erleichtert.

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 v4.0 (2024-07-31-preview) 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	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Allgemeines Dokument	✔	✔
  Vordefiniert	✔	✔
  Benutzerdefinierte Extraktion	✔	✔
  Benutzerdefinierte Klassifizierung	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• 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 2024-07-31-preview und höher 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 Studio Lesen 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. Im Vergleich zu PDF und Bildern werden die folgenden Features nicht unterstützt:

• Für die einzelnen Seitenobjekte gibt es keine Angaben für Winkel, Breite/Höhe und Einheit.
• Für die einzelnen erkannten Objekte gibt es weder ein Begrenzungspolygon noch einen Begrenzungsbereich.
• Der Seitenbereich (pages) wird nicht als Parameter unterstützt.
• 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 wird die durchsuchbare PDF-Funktion nur vom Read OCR-Modell prebuilt-read unterstützt. Wenn Sie dieses Feature verwenden, geben Sie die modelId als prebuilt-read an, da andere Modelltypen für diese Vorschauversion einen Fehler zurückgeben.
• Die durchsuchbare PDF ist im prebuilt-read-Modell der 2024-07-31-preview 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 /documentModels/prebuilt-read:analyze?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 /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}/pdf
     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 unter Sprachunterstützung 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