Model odczytu analizy dokumentów

Ważne

• Publiczne wersje zapoznawcze analizy dokumentów zapewniają wczesny dostęp do funkcji, które są aktywnie opracowywane. Funkcje, podejścia i procesy mogą ulec zmianie przed ogólną dostępnością na podstawie opinii użytkowników.
• Publiczna wersja zapoznawcza bibliotek klienckich analizy dokumentów jest domyślna dla interfejsu API REST w wersji 2024-07-31-preview.
• Publiczna wersja zapoznawcza 2024-07-31-preview jest obecnie dostępna tylko w następujących regionach świadczenia usługi Azure. Należy pamiętać, że niestandardowy model generowania (wyodrębniania pól dokumentów) w programie AI Studio jest dostępny tylko w regionie Północno-środkowe stany USA:
  • Wschodnie stany USA
  • Zachodnie stany USA 2
  • Europa Zachodnia
  • Północno-środkowe stany USA

Ta zawartość dotyczy: wersja 4.0 (wersja zapoznawcza) | Poprzednie wersje: v3.1 (GA) v3.0 (GA)

Ta zawartość dotyczy: wersja 4.0 (wersja zapoznawcza) | Poprzednie wersje: v3.1 (GA) v3.0 (GA)

Uwaga

W przypadku wyodrębniania tekstu z obrazów zewnętrznych, takich jak etykiety, znaki uliczne i plakaty, użyj funkcji odczytu obrazów usługi Azure AI w wersji 4.0 zoptymalizowanej pod kątem ogólnych obrazów innych niż dokument z ulepszonym synchronicznym interfejsem API, który ułatwia osadzanie OCR w scenariuszach środowiska użytkownika.

Model optycznego rozpoznawania znaków odczytu analizy dokumentów (OCR) działa w wyższej rozdzielczości niż odczyt usługi Azure AI Vision i wyodrębnia tekst drukowany i odręczny z dokumentów PDF i zeskanowanych obrazów. Obejmuje również obsługę wyodrębniania tekstu z dokumentów Microsoft Word, Excel, PowerPoint i HTML. Wykrywa akapity, wiersze tekstu, wyrazy, lokalizacje i języki. Model odczytu jest podstawowym aparatem OCR dla innych wstępnie utworzonych modeli analizy dokumentów, takich jak Układ, Dokument ogólny, Faktura, Paragon, Dokument tożsamości (ID), Karta ubezpieczenia zdrowotnego, W2 oprócz modeli niestandardowych.

Co to jest optyczne rozpoznawanie znaków?

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) dla dokumentów jest zoptymalizowane pod kątem dużych dokumentów tekstowych w wielu formatach plików i językach globalnych. Obejmuje ona funkcje, takie jak skanowanie obrazów dokumentów o wyższej rozdzielczości w celu lepszego obsługi mniejszego i gęstego tekstu; wykrywanie akapitu; oraz zarządzanie formularzami, które można wypełnić. Funkcje OCR obejmują również zaawansowane scenariusze, takie jak pola pojedynczego znaku i dokładne wyodrębnianie kluczowych pól często występujących na fakturach, paragonach i innych wstępnie utworzonych scenariuszach.

Opcje programowania (wersja 4)

Analiza dokumentów w wersji 4.0 (2024-07-31-preview) obsługuje następujące narzędzia, aplikacje i biblioteki:

Funkcja	Zasoby	Model ID
Odczytywanie modelu OCR	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK• Java SDK • JavaScript SDK	odczyt wstępnie utworzony

Wymagania dotyczące danych wejściowych (wersja 4)

• Obsługiwane formaty plików:

  Model	PDF	Obraz: JPEG/JPG, , BMPPNG, , TIFFHEIF	Microsoft Office: Word (), Excel (XLSXDOCX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Przeczytaj	✔	✔	✔
  Układ	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Dokument ogólny	✔	✔
  Wstępnie utworzona	✔	✔
  Niestandardowe wyodrębnianie	✔	✔
  Klasyfikacja niestandardowa	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• Aby uzyskać najlepsze wyniki, podaj jedno jasne zdjęcie lub wysokiej jakości skanowanie na dokument.

• W przypadku plików PDF i TIFF można przetworzyć maksymalnie 2000 stron (w przypadku subskrypcji warstwy Bezpłatna przetwarzane są tylko pierwsze dwie strony).

• Rozmiar pliku do analizowania dokumentów wynosi 500 MB dla warstwy płatnej (S0) i 4 MB za bezpłatną (F0).

• Wymiary obrazu muszą mieć od 50 pikseli x 50 pikseli do 10 000 pikseli x 10 000 pikseli.

• Jeśli pliki PDF są zablokowane hasłem, przed ich przesłaniem usuń blokadę.

• Minimalna wysokość tekstu do wyodrębnienia to 12 pikseli dla obrazu o rozmiarze 1024 x 768 pikseli. Ten wymiar odpowiada tekstowi 8 punktowemu na 150 kropek na cal (DPI).

• W przypadku trenowania modelu niestandardowego maksymalna liczba stron dla danych szkoleniowych wynosi 500 dla niestandardowego modelu szablonu i 50 000 dla niestandardowego modelu neuronowego.

  • W przypadku trenowania niestandardowego modelu wyodrębniania łączny rozmiar danych treningowych wynosi 50 MB dla modelu szablonu i 1 GB dla modelu neuronowego.

  • W przypadku trenowania niestandardowego modelu klasyfikacji całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 1 GB z maksymalnie 10 000 stron. W przypadku wersji 2024-07-31-preview i nowszych łączny rozmiar danych treningowych wynosi 2 GB z maksymalnie 10 000 stron.

Wprowadzenie do modelu odczytu (wersja 4)

Spróbuj wyodrębnić tekst z formularzy i dokumentów przy użyciu programu Document Intelligence Studio. Potrzebne są następujące zasoby:

• Subskrypcja platformy Azure — możesz utworzyć jedną bezpłatnie.

• Wystąpienie analizy dokumentów w witrynie Azure Portal. Aby wypróbować usługę, możesz użyć bezpłatnej warstwy cenowej (F0). Po wdrożeniu zasobu wybierz pozycję Przejdź do zasobu , aby uzyskać klucz i punkt końcowy.

  

Uwaga

Obecnie program Document Intelligence Studio nie obsługuje formatów plików Microsoft Word, Excel, PowerPoint i HTML.

Przykładowy dokument przetwarzany za pomocą programu Document Intelligence Studio

1. Na stronie głównej Programu Document Intelligence Studio wybierz pozycję Odczyt.

2. Możesz przeanalizować przykładowy dokument lub przekazać własne pliki.

3. Wybierz przycisk Run analysis (Uruchom analizę), a w razie potrzeby skonfiguruj opcje Analizuj:

   

   Wypróbuj narzędzie Document Intelligence Studio.

Obsługiwane języki i ustawienia regionalne (wersja 4)

Zobacz naszą stronę Obsługa języka — modele analizy dokumentów, aby uzyskać pełną listę obsługiwanych języków.

Wyodrębnianie danych (wersja 4)

Uwaga

Program Microsoft Word i plik HTML są obsługiwane w wersji 4.0. W porównaniu z plikami PDF i obrazami poniższe funkcje nie są obsługiwane:

• Nie ma żadnego kąta, szerokości/wysokości i jednostki dla każdego obiektu strony.
• Dla każdego wykrytego obiektu nie ma ograniczenia wielokąta ani regionu ograniczenia.
• Zakres stron (pages) nie jest obsługiwany jako parametr.
• Brak lines obiektu.

Pliki PDF z możliwością wyszukiwania

Możliwość przeszukiwania plików PDF umożliwia konwertowanie analogowych plików PDF, takich jak pliki PDF zeskanowanych obrazów, do formatu PDF z osadzonym tekstem. Osadzony tekst umożliwia wyszukiwanie tekstu głębokiego w wyodrębnionej zawartości pliku PDF przez zastąpienie wykrytych jednostek tekstowych na podstawie plików obrazów.

Ważne

• Obecnie możliwość przeszukiwania plików PDF jest obsługiwana tylko przez model prebuilt-readOCR odczytu. W przypadku korzystania z tej funkcji określ modelId parametr jako prebuilt-read, ponieważ inne typy modeli będą zwracać błąd dla tej wersji zapoznawczej.
• Plik PDF z możliwością wyszukiwania jest dołączony do modelu 2024-07-31-preview prebuilt-read bez dodatkowych kosztów generowania danych wyjściowych pdf z możliwością wyszukiwania.

Korzystanie z plików PDF z możliwością wyszukiwania

Aby użyć pliku PDF z możliwością wyszukiwania, utwórz POST żądanie przy użyciu Analyze operacji i określ format danych wyjściowych jako pdf:

     POST /documentModels/prebuilt-read:analyze?output=pdf
     {...}
     202

Sonduj pod kątem ukończenia Analyze operacji. Po zakończeniu operacji wydaj GET żądanie pobrania formatu Analyze PDF wyników operacji.

Po pomyślnym zakończeniu plik PDF można pobrać i pobrać jako application/pdf. Ta operacja umożliwia bezpośrednie pobieranie osadzonej formy tekstu PDF zamiast kodu JSON zakodowanego w formacie Base64.

     // 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

Parametr pages

Kolekcja stron jest listą stron w dokumencie. Każda strona jest reprezentowana sekwencyjnie w dokumencie i zawiera kąt orientacji wskazujący, czy strona jest obracana, oraz szerokość i wysokość (wymiary w pikselach). Jednostki strony w danych wyjściowych modelu są obliczane, jak pokazano poniżej:

Format pliku	Obliczona jednostka strony	Łączna liczba stron
Obrazy (JPEG/JPG, PNG, BMP, HEIF)	Każdy obraz = 1 jednostka strony	Łączna liczba obrazów
PDF	Każda strona w pliku PDF = 1 jednostka strony	Łączna liczba stron w pliku PDF
TIFF	Każdy obraz w jednostce strony TIFF = 1	Łączna liczba obrazów w tiff
Word (DOCX)	Maksymalnie 3000 znaków = 1 jednostka strony, osadzone lub połączone obrazy nie są obsługiwane	Łączna liczba stron z maksymalnie 3000 znakami
Excel (XLSX)	Każdy arkusz = 1 jednostka strony, osadzone lub połączone obrazy nie są obsługiwane	Łączna liczba arkuszy
PowerPoint (PPTX)	Każdy slajd = 1 jednostka strony, osadzone lub połączone obrazy nie są obsługiwane	Łączna liczba slajdów
HTML	Maksymalnie 3000 znaków = 1 jednostka strony, osadzone lub połączone obrazy nie są obsługiwane	Łączna liczba stron z maksymalnie 3000 znakami

Przykładowy kod

    # 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}")

Wyświetl przykłady w witrynie GitHub.

Wyjście

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

Wyodrębnianie tekstu przy użyciu stron

W przypadku dużych wielostronicowych dokumentów PDF użyj parametru pages zapytania, aby wskazać konkretne numery stron lub zakresy stron na potrzeby wyodrębniania tekstu.

Wyodrębnianie akapitów

Model odczytu OCR w usłudze Document Intelligence wyodrębnia wszystkie zidentyfikowane bloki tekstu w paragraphs kolekcji jako obiekt najwyższego poziomu w obszarze analyzeResults. Każdy wpis w tej kolekcji reprezentuje blok tekstu i zawiera wyodrębniony tekst jakocontent i współrzędne ograniczenia polygon . Informacje span wskazują fragment tekstu we właściwości najwyższego poziomu content zawierającej pełny tekst z dokumentu.

    "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"
        }
    ]

Wyodrębnianie tekstu, wierszy i wyrazów

Model odczytu OCR wyodrębnia tekst w stylu drukowania i odręcznego jako lines i words. Model generuje współrzędne ograniczenia i polygon confidence dla wyodrębnionych wyrazów. Kolekcja styles zawiera dowolny styl odręczny wierszy, jeśli zostanie wykryty wraz z zakresami wskazującymi skojarzony tekst. Ta funkcja ma zastosowanie do obsługiwanych języków odręcznych.

W przypadku programów Microsoft Word, Excel, PowerPoint i HTML model odczytu analizy dokumentów w wersji 3.1 lub nowszej wyodrębnia cały osadzony tekst w następujący sposób. Teksty są ekstradowane jako słowa i akapity. Obrazy osadzone nie są obsługiwane.

Przykładowy kod

    # 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}")

Wyświetl przykłady w witrynie GitHub.

Wyjście

    "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": [],
        }
    ]

Wyodrębnianie stylu odręcznego

Odpowiedź zawiera klasyfikację, czy każdy wiersz tekstu ma styl pisma ręcznego, czy nie, wraz z współczynnikiem ufności. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz obsługa języka odręcznego. Poniższy przykład przedstawia przykładowy fragment kodu JSON.

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

Jeśli włączono funkcję dodatku czcionki/stylu, otrzymasz również wynik czcionki/stylu jako część styles obiektu.

Następne kroki w wersji 4.0

Ukończ przewodnik Szybki start dotyczący analizy dokumentów:

• Interfejs API REST
• Zestaw SDK języka C#
• Zestaw SDK dla języka Python
• Zestaw SDK Java
• JavaScript

Zapoznaj się z naszym interfejsem API REST:

Interfejs API analizy dokumentów w wersji 4.0

Znajdź więcej przykładów w witrynie GitHub:

Odczyt modelu.