Document Intelligence の payStub モデル

[アーティクル]
10/20/2024

Document Intelligence の payStub では、強力な光学式文字認識 (OCR) 機能とディープラーニングモデルの組み合わせにより、給与明細書が分析されて、報酬や収益に関するデータが抽出されます。 API により、給与に関する情報が含まれる文書やファイルを分析し、重要な情報を抽出して、構造化された JSON データ表現を返します。

機能	version	モデル ID
payStub モデル	• v4.0:2024-07-31 (プレビュー)	`prebuilt-payStub.us`

payStub のデータ抽出を試す

給与明細は、従業員に対して雇用主が発行する重要な文書であり、特定の支払い期間における収益、控除、および純支払い額に関する情報が記載されています。 prebuilt-payStub.us モデルを使用してデータを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 — 無料で作成することができます
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。

Document Intelligence Studio

Document Intelligence Studio ホームページで、[payStub] を選択します。
サンプルの給与明細を分析したり、ご自身のファイルをアップロードしたりできます。
分析実行 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:

入力の要件

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	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview、2024-02-29-preview、2023-10-31-preview)
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	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview、2024-02-29-preview)

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。 2024-07-31-preview 以降の場合、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。

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全一覧については、事前構築済みモデルの言語サポートのページを参照してください。

フィールドの抽出

サポートされているドキュメント抽出フィールドについては、GitHub サンプルリポジトリの payStub モデルスキーマに関するページを参照してください。

サポート対象のロケール

prebuilt-payStub.us バージョン 2027-07-31-preview では、en-us ロケールがサポートされています。

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の処理を試す
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。

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