Modelo de diseño de Document Intelligence

Este contenido se aplica a: v4.0 (GA) | Versiones anteriores: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

El modelo de maquetación de Document Intelligence es una API avanzada de análisis de documentos basada en aprendizaje automático disponible en la nube de Document Intelligence. Permite tomar documentos en varios formatos y devolver sus representaciones de datos estructurados. Combina una versión mejorada de nuestras poderosas funcionalidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con modelos de aprendizaje profundo para extraer texto, tablas, marcas de selección y la estructura de los documentos.

Análisis de diseño de documentos (v4)

El análisis de la estructura y el diseño de documentos es el proceso de analizar un documento para extraer regiones de interés y sus interrelaciones. El objetivo es extraer texto y elementos estructurales de la página para crear modelos de mejor comprensión semántica. Hay dos tipos de roles en un diseño de documento:

• Roles geométricos: el texto, las tablas, las figuras y las marcas de selección son ejemplos de roles geométricos.
• Roles lógicos: los títulos, los encabezados y los pies de página son ejemplos de roles lógicos de textos.

En la ilustración siguiente se muestran los componentes típicos de una imagen de una página de ejemplo.

Opciones de desarrollo (v4)

Documento de inteligencia v4.0: 2024-11-30 (GA) es compatible con las siguientes herramientas, aplicaciones y bibliotecas:

Característica	Recursos	Id. de modelo
Modelo de diseño	• Document Intelligence Studio • API REST • SDK de C# • SDK de Python • SDK de Java • SDK de JavaScript	diseño preelaborado

Requisitos de entrada (v4)

• Formatos de archivos admitidos:

  Modelo	PDF	Imagen: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Leer	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔
  Documento general	✔	✔
  Creada previamente	✔	✔
  Extracción personalizada	✔	✔
  Clasificación personalizada	✔	✔	✔

• Para obtener unos resultados óptimos, proporcione una foto clara o una digitalización de alta calidad por documento.

• Para PDF y TIFF, se pueden procesar hasta 2000 páginas (con una suscripción de nivel gratis, solo se procesan las dos primeras páginas).

• El tamaño de archivo para analizar documentos es de 500 MB para el nivel de pago (S0) y de 4 MB para el nivel gratuito (F0).

• Las imágenes deben tener unas dimensiones entre 50 x 50 píxeles y 10 000 x 10 000 píxeles.

• Si los archivos PDF están bloqueados con contraseña, debe desbloquearlos antes de enviarlos.

• La altura mínima del texto que se va a extraer es de 12 píxeles para una imagen de 1024 x 768 píxeles. Esta dimensión corresponde aproximadamente a 8 puntos de texto a 150 puntos por pulgada (PPP).

• Para el entrenamiento de modelos personalizados, el número máximo de páginas para los datos de entrenamiento es 500 para el modelo de plantilla personalizada y 50 000 para el modelo neuronal personalizado.

  • Para el entrenamiento de modelos de extracción personalizados, el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 50 MB para el modelo de plantilla y 1 GB para el modelo neuronal.

  • Para el entrenamiento del modelo de clasificación personalizada, el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 1 GB con un máximo de 10 000 páginas. Para 2024-11-30 (GA), el tamaño total de los datos de entrenamiento es 2 GB con un máximo de 10 000 páginas.

Introducción al modelo de diseño

Vea cómo se extraen de los documentos los datos, incluidos el texto, las tablas, los encabezados de tabla, las marcas de selección y la información de estructura mediante Document Intelligence. Tendrá que supervisar los recursos siguientes:

• Una suscripción a Azure: puede crear una cuenta gratuita.

• Una instancia de Document Intelligence en el Azure Portal. Puede usar el plan de tarifa gratuito (F0) para probar el servicio. Después de implementar el recurso, seleccione Ir al recurso para obtener la clave y el punto de conexión.

  

Nota:

Document Intelligence Studio está disponible con las API v3.0 y versiones posteriores.

Documento de ejemplo procesado con Inteligencia de documentos Studio

1. En la página principal de Document Intelligence Studio, seleccione Layout.

2. Puede analizar el documento de ejemplo o cargar archivos propios.

3. Seleccione el botón Ejecutar análisis y, si es necesario, configure las opciones de Análisis :

   

   Pruebe Document Intelligence Studio.

Idiomas compatibles

Vea nuestra página de Compatibilidad de idiomas: modelos de análisis de documentos para obtener una lista completa de los idiomas admitidos.

Extracción de datos (v4)

El modelo de diseño extrae texto, marcas de selección, tablas, párrafos y tipos de párrafo (roles) de los documentos.

Nota:

Document Intelligence v4.0 (2024-11-30 (GA)) y versiones posteriores admiten archivos de Microsoft Office (DOCX, XLSX, PPTX) y archivos HTML. No se admiten las siguientes características:

• No hay ángulo, ancho/alto ni unidad con cada objeto de página.
• En los objetos detectados no hay polígonos delimitadores ni regiones delimitadoras.
• El intervalo de páginas (pages) no se admite como parámetro.
• No hay objetos lines.

Páginas

La colección de páginas es una lista de páginas del documento. Cada página se representa secuencialmente dentro del documento e incluye el ángulo de orientación, que indica si la página está girada, así como su ancho y alto (dimensiones en píxeles). Las unidades de página de la salida del modelo se calculan como se muestra:

Formato de archivo	Unidad de página calculada	Páginas totales
Imágenes (JPEG/JPG, PNG, BMP y HEIF)	Cada imagen = 1 unidad de página	Total de imágenes
PDF	Cada página del PDF = 1 unidad de página	Total de páginas en el PDF
TIFF	Cada imagen del TIFF = 1 unidad de página	Total de imágenes en el TIFF
Word (DOCX)	Hasta 3000 caracteres = 1 unidad de página; no se admiten imágenes incrustadas o vinculadas	Total de páginas de hasta 3000 caracteres cada una
Excel (XLSX)	Cada hoja de cálculo = 1 unidad de página; no se admiten imágenes insertadas o vinculadas	Total de hojas de cálculo
PowerPoint (PPTX)	Cada diapositiva = 1 unidad de página; no se admiten imágenes insertadas o vinculadas	Total de diapositivas
HTML	Hasta 3000 caracteres = 1 unidad de página; no se admiten imágenes incrustadas o vinculadas	Total de páginas de hasta 3000 caracteres cada una

Código de ejemplo

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

Ver ejemplos en GitHub.

Salida

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

Extracción de páginas seleccionadas de documentos

En el caso de documentos de varias páginas de gran tamaño, use el parámetro de consulta pagespara indicar números de página o intervalos de páginas específicos para la extracción de texto.

Párrafos

El modelo Layout extrae todos los bloques de texto identificados de la colección paragraphs como objeto de nivel superior en analyzeResults. Cada entrada de esta colección representa un bloque de texto e incluye el texto extraído como content y las coordenadas polygon de delimitador. La información de span apunta al fragmento de texto dentro de la propiedad content de nivel superior que contiene el texto completo del documento.

"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"
    }
]

Roles de párrafo

La nueva detección de objetos de página basada en aprendizaje automático extrae roles lógicos como títulos, encabezados de sección, encabezados de página, pies de página, etc. El modelo de diseño de Document Intelligence asigna a determinados bloques de texto de la colección paragraphs su rol especializado o tipo predicho por el modelo. Es mejor usar roles de párrafo con documentos no estructurados para ayudar a comprender el diseño del contenido extraído para un análisis semántico más completo. Se admiten los siguientes roles de párrafo:

Rol previsto	Descripción	Tipos de archivo admitidos
title	Encabezados principales de la página	pdf, image, docx, pptx, xlsx, html
sectionHeading	Uno o varios subtítulos de la página	pdf, image, docx, xlsx, html
footnote	Texto cerca del final de la página	pdf, image
pageHeader	Texto cerca del borde superior de la página	pdf, image, docx
pageFooter	Texto cerca del borde inferior de la página	pdf, image, docx, pptx, html
pageNumber	Número de página	pdf, image

{
    "paragraphs": [
                {
                    "spans": [],
                    "boundingRegions": [],
                    "role": "title",
                    "content": "NEWS TODAY"
                },
                {
                    "spans": [],
                    "boundingRegions": [],
                    "role": "sectionHeading",
                    "content": "Mirjam Nilsson"
                }
    ]
}

Texto, líneas y palabras

El modelo de maquetación de documentos de Document Intelligence extrae texto de estilo impreso y manuscrito como lines y words. La colección styles incluye cualquier estilo manuscrito para las líneas, si se detectan, junto con los intervalos que apuntan al texto asociado. Esta característica se aplica a los idiomas manuscritos admitidos.

Para el modelo de diseño de Microsoft Word, Excel, PowerPoint y HTML, Document Intelligence v4.0 2024-11-30 (GA) extraiga todo el texto insertado tal como está. Los textos se extraen en forma de palabras y párrafos. No se admiten las imágenes insertadas.

Código de ejemplo

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

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

Ver ejemplos en GitHub.

Salida

"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": [],
    }
]

Estilo manuscrito para líneas de texto

La respuesta incluye la clasificación de si cada línea de texto es de estilo manuscrito o no, junto con una puntuación de confianza. Para obtener más información, Consulte Compatibilidad con idiomas manuscritos. En el ejemplo siguiente se muestra un ejemplo de fragmento JSON.

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

Si habilita la funcionalidad de complemento de estilo o fuente, también obtendrá el resultado de fuente y estilo como parte del objeto styles.

Marcas de selección

El modelo Layout también extrae las marcas de selección de los documentos. Las marcas de selección extraídas aparecen dentro de la colección pages para cada página. Incluyen polygon delimitador, confidence y state de la selección (selected/unselected). La representación de texto (es decir, :selected: y :unselected) también se incluye como índice inicial (offset) y length que hace referencia a la propiedad de nivel superior content que contiene el texto completo del documento.

Código de ejemplo

# Analyze selection marks.
if page.selection_marks:
    for selection_mark in page.selection_marks:
        print(
            f"Selection mark is '{selection_mark.state}' within bounding polygon "
            f"'{selection_mark.polygon}' and has a confidence of {selection_mark.confidence}"
        )

Ver ejemplos en GitHub.

Salida

{
    "selectionMarks": [
        {
            "state": "unselected",
            "polygon": [],
            "confidence": 0.995,
            "span": {
                "offset": 1421,
                "length": 12
            }
        }
    ]
}

Tablas

La extracción de tablas es un requisito clave para procesar documentos que contienen grandes volúmenes de datos que normalmente tienen formato de tablas. El modelo Layout extrae tablas de la sección pageResults de la salida JSON. La información extraída de las tablas incluye el número de columnas y filas, el intervalo de filas y el intervalo de columnas. Se representa cada celda con su polígono delimitador junto con información de si el área se reconoce como columnHeader o no. El modelo admite la extracción de tablas que se rotan. Cada celda de la tabla contiene las coordenadas de índice de fila y columna y polígono delimitador. Para el texto de la celda, el modelo genera la información span que contiene el índice inicial (offset). El modelo también produce el length en el contenido de nivel superior que contiene el texto completo del documento.

Estos son algunos factores que se deben tener en cuenta al usar la funcionalidad de extracción de viñetas de Inteligencia de documentos:

• ¿Se presentan los datos que desea extraer en forma de tabla y tiene sentido la estructura de la tabla?

• ¿Los datos caben en una cuadrícula bidimensional si no están en formato de tabla?

• ¿Las tablas se extienden por varias páginas? Si es así, para evitar tener que etiquetar todas las páginas, divida el PDF en páginas antes de enviarlo a Documento de inteligencia. Después del análisis, vuelva a procesar las páginas en una sola tabla.

• Consulte Campos tabulares si va a crear modelos personalizados. Las tablas dinámicas tienen un número variable de filas para cada columna. Las tablas fijas tienen un número constante de filas para cada columna.

Nota:

• No se admite el análisis de tablas si el archivo de entrada es XLSX.
• Para 2024-11-30 (GA), las regiones delimitadoras de ilustraciones y tablas solo cubren el contenido principal y excluyen los títulos y notas al pie asociados.

Código de ejemplo

if result.tables:
    for table_idx, table in enumerate(result.tables):
        print(f"Table # {table_idx} has {table.row_count} rows and " f"{table.column_count} columns")
        if table.bounding_regions:
            for region in table.bounding_regions:
                print(f"Table # {table_idx} location on page: {region.page_number} is {region.polygon}")
        # Analyze cells.
        for cell in table.cells:
            print(f"...Cell[{cell.row_index}][{cell.column_index}] has text '{cell.content}'")
            if cell.bounding_regions:
                for region in cell.bounding_regions:
                print(f"...content on page {region.page_number} is within bounding polygon '{region.polygon}'")

Ver ejemplos en GitHub.

Salida

{
    "tables": [
        {
            "rowCount": 9,
            "columnCount": 4,
            "cells": [
                {
                    "kind": "columnHeader",
                    "rowIndex": 0,
                    "columnIndex": 0,
                    "columnSpan": 4,
                    "content": "(In millions, except earnings per share)",
                    "boundingRegions": [],
                    "spans": []
                    },
            ]
        }
    ]
}

Salida al formato markdown

Layout API puede generar el texto extraído en formato Markdown. Use outputContentFormat=markdown para especificar el formato de salida en Markdown. El contenido de Markdown se genera como parte de la sección content.

Nota:

Para v4.0 2024-11-30 (GA), la representación de tablas cambia a tablas HTML para permitir la representación de celdas combinadas, encabezados de varias filas, etc. Otro cambio relacionado consiste en usar caracteres de casilla Unicode ☒ y ☐ para marcas de selección en lugar de :selected: y :unselected:. Tenga en cuenta que esto significa que el contenido de los campos de marca de selección será :selected: aunque sus intervalos hagan referencia a caracteres Unicode en el intervalo de nivel superior.

Código de ejemplo

document_intelligence_client = DocumentIntelligenceClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))
poller = document_intelligence_client.begin_analyze_document(
    "prebuilt-layout",
    AnalyzeDocumentRequest(url_source=url),
    output_content_format=ContentFormat.MARKDOWN,
)

Ver ejemplos en GitHub.

Salida

PageHeader="This is the header of the document." 

This is title
===
# 1\. Text
Latin refers to an ancient Italic language originating in the region of Latium in ancient Rome.
# 2\. Page Objects
## 2.1 Table
Here's a sample table below, designed to be simple for easy understand and quick reference.
| Name | Corp | Remark |
| - | - | - |
| Foo | | |
| Bar | Microsoft | Dummy |
Table 1: This is a dummy table
## 2.2. Figure
<figure>
<figcaption>

Figure 1: Here is a figure with text
</figcaption>

![](figures/0)
FigureContent="500 450 400 400 350 250 200 200 200- Feb" 
</figure>

# 3\. Others
Al Document Intelligence is an Al service that applies advanced machine learning to extract text, key-value pairs, tables, and structures from documents automatically and accurately:
    :selected:
clear
    :selected:
precise
    :unselected:
vague
    :selected:
coherent
    :unselected:
Incomprehensible
Turn documents into usable data and shift your focus to acting on information rather than compiling it. Start with prebuilt models or create custom models tailored to your documents both on premises and in the cloud with the Al Document Intelligence studio or SDK.
Learn how to accelerate your business processes by automating text extraction with Al Document Intelligence. This webinar features hands-on demos for key use cases such as document processing, knowledge mining, and industry-specific Al model customization.
PageFooter="This is the footer of the document." 
PageFooter="1 | Page" 

Figuras

Las figuras (gráficos, imágenes) de los documentos desempeñan un papel fundamental en complementar y mejorar el contenido textual, proporcionando representaciones visuales que ayudan a comprender la información compleja. El objeto de ilustraciones detectado por el modelo de diseño tiene propiedades clave como boundingRegions (las ubicaciones espaciales de la figura en las páginas del documento, incluido el número de página y las coordenadas de polígono que describen el límite de la figura), spans (detalla los intervalos de texto relacionados con la figura, especificando sus desplazamientos y longitudes dentro del texto del documento. Esta conexión ayuda a asociar la figura con su contexto textual pertinente), elements (los identificadores de los elementos de texto o párrafos del documento que están relacionados con la figura o la describen) y caption si hay alguno.

Cuando se especifica output=figures durante la operación de análisis inicial, el servicio genera imágenes recortadas de todas las figuras detectadas a las que se puede acceder a través de /analyeResults/{resultId}/figures/{figureId}. FigureId se incluye en cada objeto de figura, siguiendo una convención no documentada de {pageNumber}.{figureIndex} donde figureIndex se restablece a una por página.

Nota:

Para v4.0 0 2024-11-30-preview, las regiones delimitadoras de ilustraciones y tablas solo cubren el contenido principal y excluyen los títulos y notas al pie asociados.

Código de ejemplo

# Analyze figures.
if result.figures:
    for figures_idx,figures in enumerate(result.figures):
        print(f"Figure # {figures_idx} has the following spans:{figures.spans}")
        for region in figures.bounding_regions:
            print(f"Figure # {figures_idx} location on page:{region.page_number} is within bounding polygon '{region.polygon}'")

Ver ejemplos en GitHub.

Salida

{
    "figures": [
        {
        "id": "{figureId}",
        "boundingRegions": [],
        "spans": [],
        "elements": [
            "/paragraphs/15",
            ...
        ],
        "caption": {
            "content": "Here is a figure with some text",
            "boundingRegions": [],
            "spans": [],
            "elements": [
            "/paragraphs/15"
            ]
        }
        }
    ]
}

Secciones

El análisis jerárquico de la estructura de documentos es fundamental para organizar, comprender y procesar documentos extensos. Este enfoque es esencial para segmentar semánticamente documentos largos para aumentar la comprensión, facilitar la navegación y mejorar la recuperación de información. La llegada de la recuperación de generación aumentada (RAG) en la inteligencia artificial generativa de documentos subraya la importancia del análisis jerárquico de la estructura de documentos. El modelo de diseño admite secciones y subsecciones en la salida, lo que identifica la relación de secciones y objetos dentro de cada sección. La estructura jerárquica se mantiene en elements de cada sección. Puede usar la salida al formato markdown para obtener fácilmente las secciones y subsecciones en markdown.

Código de ejemplo

document_intelligence_client = DocumentIntelligenceClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))
poller = document_intelligence_client.begin_analyze_document(
    "prebuilt-layout",
    AnalyzeDocumentRequest(url_source=url),
    output_content_format=ContentFormat.MARKDOWN,
)

Ver ejemplos en GitHub.

Salida

{
    "sections": [
        {
        "spans": [],
        "elements": [
            "/paragraphs/0",
            "/sections/1",
            "/sections/2",
            "/sections/5"
        ]
        },
...
}

El modelo de maquetación de Document Intelligence es una API avanzada de análisis de documentos basada en aprendizaje automático disponible en la nube de Document Intelligence. Permite tomar documentos en varios formatos y devolver sus representaciones de datos estructurados. Combina una versión mejorada de nuestras poderosas funcionalidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con modelos de aprendizaje profundo para extraer texto, tablas, marcas de selección y la estructura de los documentos.

Análisis de diseño de documentos

El análisis de la estructura y el diseño de documentos es el proceso de analizar un documento para extraer regiones de interés y sus interrelaciones. El objetivo es extraer texto y elementos estructurales de la página para crear modelos de mejor comprensión semántica. Hay dos tipos de roles en un diseño de documento:

• Roles geométricos: el texto, las tablas, las figuras y las marcas de selección son ejemplos de roles geométricos.
• Roles lógicos: los títulos, los encabezados y los pies de página son ejemplos de roles lógicos de textos.

En la ilustración siguiente se muestran los componentes típicos de una imagen de una página de ejemplo.

Opciones de desarrollo

Requisitos de entrada

Introducción al modelo de diseño

Vea cómo se extraen de los documentos los datos, incluidos el texto, las tablas, los encabezados de tabla, las marcas de selección y la información de estructura mediante Document Intelligence. Tendrá que supervisar los recursos siguientes:

• Una suscripción a Azure: puede crear una cuenta gratuita.

• Una instancia de Document Intelligence en el Azure Portal. Puede usar el plan de tarifa gratuito (F0) para probar el servicio. Después de implementar el recurso, seleccione Ir al recurso para obtener la clave y el punto de conexión.

Idiomas y configuraciones regionales compatibles

Vea nuestra página de Compatibilidad de idiomas: modelos de análisis de documentos para obtener una lista completa de los idiomas admitidos.

Pasos siguientes

• Aprenda a procesar sus propios formularios y documentos con Document Intelligence Studio.

• Complete el inicio rápido de Documento de inteligencia y empiece a crear una aplicación de procesamiento de documentos en el lenguaje de desarrollo que prefiera.

• Encuentre más ejemplos en GitHub.