ドキュメント インテリジェンス レイアウト モデル

このコンテンツの適用対象: v4.0 (GA) | 以前のバージョン: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

ドキュメント インテリジェンス レイアウト モデルは、ドキュメント インテリジェンス クラウドで使用できる高度な機械学習ベースのドキュメント分析 API です。 これを使用すると、さまざまな形式のドキュメントを受け取り、ドキュメントの構造化されたデータ表現を返すことができます。 これは、Microsoft の強力な光学式文字認識 (OCR) 機能の強化バージョンと、ディープ ラーニング モデルを組み合わせ、テキスト、テーブル、選択マーク、ドキュメント構造を抽出します。

ドキュメント レイアウト分析 (v4)

ドキュメントの構造レイアウト分析は、関心領域とその相互関係を抽出するためにドキュメントを分析するプロセスです。 目標は、より適切なセマンティック理解モデルを構築するために、ページからテキストと構造要素を抽出することです。 ドキュメント レイアウトには 2 種類のロールがあります。

• ジオメトリック ロール: テキスト、テーブル、図形、選択マークは、ジオメトリック ロールの例です。
• 論理ロール: タイトル、見出し、フッターはテキストの論理ロールの例です。

次の図は、サンプル ページの画像内の一般的なコンポーネントを示しています。

開発オプション (v4)

Document Intelligence v4.0: 2024-11-30 (GA) は、次のツール、アプリケーション、ライブラリをサポートします:

機能	リソース	モデル ID
レイアウト モデル	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK	事前構築済みレイアウト

入力の要件 (v4)

• サポートされているファイル形式:

  モデル	PDF	画像: JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML
  読み込み	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔
  一般的なドキュメント	✔	✔
  事前構築済み	✔	✔
  カスタム抽出	✔	✔
  カスタム分類	✔	✔	✔

• 最適な結果を得るには、ドキュメントごとに 1 つの鮮明な写真または高品質のスキャンを提供してください。

• PDF および TIFF の場合、最大 2,000 ページを処理できます (Free レベルのサブスクリプションでは、最初の 2 ページのみが処理されます)。

• ドキュメントを分析するためのファイル サイズは、有料 (S0) レベルでは 500 MB、無料 (F0) レベルでは 4 MB です。

• 画像のディメンションは、50 ピクセル　x 50 ピクセルから 10,000 ピクセル　x 10,000 ピクセルの間である必要があります。

• PDF がパスワードでロックされている場合は、送信前にロックを解除する必要があります。

• 抽出するテキストの最小の高さは、1024 x 768 ピクセルのイメージの場合は 12 ピクセルです。 このディメンションは、150 DPI (1 インチあたりのドット数) で約 8 ポイントのテキストに相当します。

• カスタム モデル トレーニングにおけるトレーニング データの最大ページ数は、カスタム テンプレート モデルの場合は 500、カスタム ニューラル モデルの場合は 50,000 です。

  • カスタム抽出モデル トレーニングにおけるトレーニング データの合計サイズは、テンプレート モデルの場合は 50 MB、ニューラル モデルの場合は 1 GB です。

  • カスタム分類モデル トレーニングの場合、トレーニング データの合計サイズは 1 GB で、最大 10,000 ページです。 2024-11-30 (GA) の場合、トレーニング データの合計サイズは 2 GB で、最大 10,000 ページです。

レイアウト モデルの概要

ドキュメント インテリジェンスを使用して、テキスト、テーブル、テーブル ヘッダー、選択マーク、構造情報などのデータをドキュメントから抽出する方法について説明します。 以下のリソースが必要です。

• Azure サブスクリプション—無料で作成できます。

• Azure portal の Document Intelligence Studio インスタンス。 Free 価格レベル (F0) を利用して、サービスを試用できます。 リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択してキーとエンドポイントを取得します。

  

Note

Document Intelligence Studio は、v3.0 API 以降のバージョンで使用できます。

"Document Intelligence Studio で処理されたサンプル ドキュメント"

1. Document Intelligence Studio ホーム ページで、[レイアウト] を選択します。

2. サンプル ドキュメントを分析したり、独自のファイルをアップロードしたりできます。

3. [分析の実行] ボタンを選択し、必要に応じて [分析オプション] を構成します。

   

   Document Intelligence Studio を試す。

サポートされている言語

サポートされている言語の完全なリストについては、言語サポート — ドキュメント分析モデルに関するページを参照してください。

データの抽出 (v4)

レイアウト モデルは、ドキュメントから、テキスト、選択マーク、テーブル、段落、段落の種類 (roles) を抽出します。

Note

Document Intelligence v4.0 (2024-11-30 (GA)) 以降では、Microsoft Office (DOCX、XLSX、PPTX) および HTML ファイルがサポートされます。 次の機能はサポートされていません。

• 各ページ オブジェクトには、角度、幅/高さ、および単位はありません。
• 検出される各オブジェクトには、多角形領域も境界領域もありません。
• ページ範囲 (pages) はパラメーターとしてサポートされていません。
• lines オブジェクトはありません。

ページ

ページ コレクションは、ドキュメント内のページの一覧です。 各ページはドキュメント内で順番に表示され、ページが回転しているかどうかを示す方向角度と、幅と高さ (ピクセル単位の寸法) が含まれています。 モデル出力のページ単位は、次のように計算されます。

ファイル形式	計算されるページ単位	[総ページ数]
画像 (JPEG/JPG、PNG、BMP、HEIF)	各画像 = 1 ページ単位	画像の合計
PDF	PDF の各ページ = 1 ページ単位	PDF のページの合計数
TIFF	TIFF の各画像 = 1 ページ単位	TIFF の画像の合計数
Word (DOCX)	最大 3,000 文字 = 1 ページ単位、埋め込みまたはリンクされた画像はサポートされません	最大 3,000 文字ずつのページの合計数
Excel (XLSX)	各ワークシート = 1 ページ単位、埋め込みまたはリンクされた画像はサポートされていません	合計ワークシート数
PowerPoint (PPTX)	各スライド = 1 ページ単位、埋め込みまたはリンクされた画像はサポートされていません	合計スライド数
HTML	最大 3,000 文字 = 1 ページ単位、埋め込みまたはリンクされた画像はサポートされません	最大 3,000 文字ずつのページの合計数

サンプル コード

# 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}")

GitHub でサンプルを表示する。

出力

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

選択したページをドキュメントから抽出する

ページが複数にわたる大きなドキュメントの場合、pages クエリ パラメーターを使用し、テキスト抽出対象として特定のページ番号またはページ範囲を示します。

段落

レイアウト モデルは、analyzeResults の最上位オブジェクトとして、paragraphs コレクション内の識別されたテキスト ブロックすべてを抽出します。 このコレクション内の各エントリはテキスト ブロックを表し、抽出されたテキスト (content) と境界 polygon 座標が含まれています。 span 情報は、ドキュメントのテキスト全体を含む最上位 content プロパティ内のテキスト フラグメントを指します。

"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"
    }
]

段落の役割

新しい機械学習ベースのページ オブジェクト検出では、タイトル、セクション見出し、ページ ヘッダー、ページ フッターなどの論理ロールが抽出されます。 ドキュメント インテリジェンス レイアウト モデルでは、paragraphs コレクション内の特定のテキスト ブロックに、モデルによって予測される特殊なロールまたは型が割り当てられます。 抽出されたコンテンツのレイアウトを理解して、より高度なセマンティック分析を実現するために、非構造化ドキュメントで段落の役割を使用することをお勧めします。 次の段落の役割がサポートされています。

予測される役割	説明	サポートされているファイルの種類
title	ページのメイン見出し	pdf、image、docx、pptx、xlsx、html
sectionHeading	ページの 1 つ以上の小見出し	pdf、image、docx、xlsx、html
footnote	ページの下部付近のテキスト	pdf、image
pageHeader	ページの上端付近のテキスト	pdf、image、docx
pageFooter	ページの下端付近のテキスト	pdf、image、docx、pptx、html
pageNumber	ページ番号	pdf、image

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

テキスト、行、および単語

ドキュメント レイアウト モデルでは、印刷および手書きのスタイル テキストが lines および words として抽出されます。 styles コレクションには、行の手書きスタイルが関連するテキストを指す span と共に含まれています (検出された場合)。 この機能は、サポートされている手書き言語に適用されます。

Microsoft Word、Excel、PowerPoint、HTML の場合、Document Intelligence v4.0 2024-11-30 (GA) のレイアウト モデルでは、埋め込みテキストがすべてそのまま抽出されます。 テキストは単語と段落として抽出されます。 埋め込み画像はサポートされません。

サンプル コード

# 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}")

GitHub でサンプルを表示する。

出力

"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": [],
    }
]

テキスト行の手書きスタイル

応答には、各テキスト行が手書きスタイルであるかどうかの分類が、信頼度スコアと共に含まれています。 詳細については、 手書き言語のサポートに関するページを参照してください。 次の例は、JSON スニペットの例を示しています。

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

フォント/スタイルのアドオン機能を有効にすると、styles オブジェクトの一部としてフォント/スタイルの結果も取得されます。

選択マーク

レイアウト モデルにより、ドキュメントから選択マークも抽出されます。 抽出された選択マークは、各ページの pages コレクション内に示されます。 これには、境界 polygon、confidence、および選択 state (selected/unselected) が含まれます。 テキスト表現 (すなわち、:selected: と :unselected) も、開始インデックス (offset) として含まれます。length はドキュメントのテキスト全体を含む最上位の content プロパティを参照します。

サンプル コード

# 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}"
        )

GitHub でサンプルを表示する。

出力

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

Tables

テーブルの抽出は、通常、テーブルとして書式設定された大量のデータを含むドキュメントを処理するための重要な要件です。 レイアウト モデルでは、JSON 出力の pageResults セクションにテーブルが抽出されます。 抽出されたテーブルの情報には、列と行の数、行の span、列の span が含まれています。 境界ポリゴンのある各セルは、その領域が columnHeader として認識されているかどうかにかかわらず、情報と共に出力されます。 このモデルでは、回転されるテーブルの抽出がサポートされています。 各テーブル セルには、行と列のインデックスと境界ポリゴン座標が含まれています。 セル テキストの場合、このモデルは開始インデックス (offset) を含む span 情報を出力します。 また、このモデルは、ドキュメントのテキスト全体を含む最上位コンテンツ内の length も出力します。

Document Intelligence ベール抽出機能を使用する際の考慮事項は、次のとおりです。

• 抽出するデータはテーブルとして表されていますか? また、テーブル構造には意味がありますか?

• データがテーブル形式でない場合、そのデータは 2 次元グリッドに収まりますか?

• テーブルは複数のページにまたがっていますか? その場合は、すべてのページにラベルを付けなくても済むように、PDF を Document Intelligence に送信する前にページに分割します。 分析の後に、そのページを 1 つのテーブルに後処理します。

• カスタム モデルを作成する場合は、「表形式フィールド」を参照してください。 動的テーブルには、列ごとに可変数の行があります。 固定テーブルには、列ごとに一定数の行があります。

Note

• 入力ファイルが XLSX の場合、テーブル分析はサポートされません。
• 2024-11-30 (GA) の場合、図と表の境界領域はコア コンテンツのみをカバーし、関連するキャプションと脚注は除外されます。

サンプル コード

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}'")

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出力

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

マークダウン形式への出力

Layout API では、抽出されたテキストをマークダウン形式で出力できます。 outputContentFormat=markdown を使用して、マークダウンの出力形式を指定します。 マークダウン コンテンツは、content セクションの一部として出力されます。

Note

v4.0 2024-11-30 (GA) の場合、結合されたセルや複数行ヘッダーなどをレンダリングできるように、テーブルの表現が HTML テーブルに変更されます。もう 1 つの関連する変更は、:selected: と :unselected: の代わりに、Unicode のチェック ボックス文字である☒と☐を選択マークとして使用することです。 これは、スパンが最上位レベルのスパンの Unicode 文字を参照している場合でも、選択マーク フィールドの内容に :selected: が含まれることに注意してください。

サンプル コード

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,
)

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出力

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" 

図形

ドキュメント内の図形 (グラフ、イメージ) は、複雑な情報の解釈に役立つ視覚的表現を提供して、テキスト コンテンツを補完し拡張する上で重要な役割を果たします。 レイアウト モデルによって検出される図形オブジェクトには、boundingRegions (ページ番号や図形の境界を囲む多角形座標など、ドキュメント ページ上の図形の空間位置)、spans (ドキュメントのテキスト内でのオフセットと長さを指定する、図形に関連するテキスト スパンの詳細) などの主要なプロパティがあります。この接続は、図形を関連するテキスト コンテキストに関連付けるのに役立ち、elements (図に関連する、または図を説明するドキュメント内のテキスト要素または段落の識別子)、caption (存在する場合) です。

output=figures が最初の分析操作中に指定されると、サービスは、/analyeResults/{resultId}/figures/{figureId} 経由でアクセスできるすべての検出済みの図形に対してトリミングされた画像を生成します。 figureIndex がページあたり 1 つにリセットされる {pageNumber}.{figureIndex} の文書化されていない規則に従って、FigureId が各図形オブジェクトに含まれます。

Note

v4.0 2024-11-30 (GA) の場合、図形と表の境界領域はコア コンテンツのみに対応し、関連するキャプションや脚注は除外します。

サンプル コード

# 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}'")

GitHub でサンプルを表示する。

出力

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

セクション

階層型ドキュメント構造分析は、幅広いドキュメントの整理、理解、処理において極めて重要です。 このアプローチは、理解力を高め、ナビゲーションを容易にし、情報の取得を改善するために、長いドキュメントを意味的にセグメント化するために不可欠です。 ドキュメント生成 AI で 取得拡張生成 (RAG) が登場したことで、階層型ドキュメント構造分析の重要性が強調されています。 レイアウト モデルでは、セクションと各セクション内のオブジェクトの関係を識別する、出力内のセクションとサブセクションがサポートされています。 階層構造は、各セクションの elements で保持されます。 出力を使用して、マークダウン形式の を使用して、マークダウンのセクションとサブセクションを簡単に取得できます。

サンプル コード

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,
)

GitHub でサンプルを表示する。

出力

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

ドキュメント インテリジェンス レイアウト モデルは、ドキュメント インテリジェンス クラウドで使用できる高度な機械学習ベースのドキュメント分析 API です。 これを使用すると、さまざまな形式のドキュメントを受け取り、ドキュメントの構造化されたデータ表現を返すことができます。 これは、Microsoft の強力な光学式文字認識 (OCR) 機能の強化バージョンと、ディープ ラーニング モデルを組み合わせ、テキスト、テーブル、選択マーク、ドキュメント構造を抽出します。

ドキュメント レイアウト分析

ドキュメントの構造レイアウト分析は、関心領域とその相互関係を抽出するためにドキュメントを分析するプロセスです。 目標は、より適切なセマンティック理解モデルを構築するために、ページからテキストと構造要素を抽出することです。 ドキュメント レイアウトには 2 種類のロールがあります。

• ジオメトリック ロール: テキスト、テーブル、図形、選択マークは、ジオメトリック ロールの例です。
• 論理ロール: タイトル、見出し、フッターはテキストの論理ロールの例です。

次の図は、サンプル ページの画像内の一般的なコンポーネントを示しています。

開発オプション

入力の要件

レイアウト モデルの概要

ドキュメント インテリジェンスを使用して、テキスト、テーブル、テーブル ヘッダー、選択マーク、構造情報などのデータをドキュメントから抽出する方法について説明します。 以下のリソースが必要です。

• Azure サブスクリプション—無料で作成できます。

• Azure portal の Document Intelligence Studio インスタンス。 Free 価格レベル (F0) を利用して、サービスを試用できます。 リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択してキーとエンドポイントを取得します。

サポートされている言語とロケール

サポートされている言語の完全なリストについては、言語サポート — ドキュメント分析モデルに関するページを "参照" してください。.

次のステップ

• Document Intelligence Studio を使用して独自のフォームとドキュメントを処理する方法を学習します。

• Document Intelligence クイックスタートを完了し、選択した開発言語でドキュメント処理アプリの作成を開始します。

• その他のサンプルを GitHub でご覧ください。