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Übersicht über Modelltypen in Microsoft Syntex

Gilt für: ✓ Alle benutzerdefinierten Modelle | ✓ Alle vordefinierten Modelle

In Microsoft Syntex beginnt die Dokumentverarbeitung mit Modellen– leistungsstarke Tools, mit denen Sie Informationen aus Dokumenten identifizieren, klassifizieren und extrahieren können, die in SharePoint-Dokumentbibliotheken gespeichert sind. Diese Modelle bilden die Grundlage für die Umwandlung unstrukturierter Inhalte in strukturierte, nutzbare Daten.

Wenn Sie ein Modell auf eine SharePoint-Bibliothek anwenden, wird es mit einem Inhaltstyp verknüpft, der die Struktur der extrahierten Informationen definiert. Dieser Inhaltstyp, der Spalten zum Speichern extrahierter Daten enthält, wird im SharePoint-Inhaltstypkatalog gespeichert. Sie können einen neuen Inhaltstyp erstellen, der auf Ihre Anforderungen zugeschnitten ist, oder vorhandene verwenden, um deren Schema wiederzuverwenden und die Konsistenz in Ihren organization zu gewährleisten.

Microsoft Syntex verwendet benutzerdefinierte undvordefinierte Modelle.

Diagramm, das die Typen von benutzerdefinierten und vordefinierten Syntex-Modellen zeigt.

Modelle können auf zwei Arten erstellt werden, je nach Ihren Anforderungen und dem Ort, an dem Sie sie verwalten möchten. Unternehmensmodelle werden in einem Inhaltscenter erstellt und verwaltet, sodass sie auf mehreren SharePoint-Websites wiederverwendbar sind. Lokale Modelle werden hingegen direkt in einer SharePoint-Dokumentbibliothek auf Ihrer Website erstellt und sind auf diese spezifische Bibliothek ausgerichtet. Dadurch können Sie flexibel den richtigen Modelltyp auswählen, je nachdem, ob Sie eine zentralisierte Steuerung oder eine lokalisierte Anpassung benötigen.

Benutzerdefinierte Modelle

Der Typ des benutzerdefinierten Modells, das Sie auswählen, hängt von den Dateitypen ab, mit denen Sie arbeiten, der Struktur und dem Format dieser Dateien und den SharePoint-Speicherorten, an denen Sie das Modell anwenden möchten.

Benutzerdefinierte Modelle umfassen:

Informationen zu den parallelen Unterschieden in benutzerdefinierten Modellen finden Sie unter Vergleichen von benutzerdefinierten Modellen.

Unstrukturierte Dokumentverarbeitung

Verwenden Sie das unstrukturierte Dokumentverarbeitungsmodell, wenn Sie mit Dokumenten wie Briefen oder Verträgen arbeiten, die keinem konsistenten Layout folgen, aber identifizierbare Ausdrücke oder Muster enthalten. Dieses Modell klassifiziert Dokumente automatisch und extrahiert relevante Informationen basierend auf Textmustern.

Beispielsweise kann ein Vertragsverlängerungsbrief im Format variieren, aber konsistent einen Ausdruck wie "Dienststartdatum von" gefolgt von einem Datum enthalten. Das Modell verwendet solche Muster, um sowohl den Dokumenttyp (Klassifizierung) als auch die zu extrahierenden Daten (Extraktoren) zu bestimmen.

  • Am besten geeignet für: Unstrukturierte Dokumente mit erkennbaren Textmustern.
  • Dateiunterstützung: Breiteste Palette von Dateitypen.
  • Sprachunterstützung: Mehr als 40 Sprachen.
  • Setup: Verwenden Sie die Option Einzelnes Klassenmodell .

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die unstrukturierte Dokumentverarbeitung.

Freihandform-Dokumentverarbeitung

Das Freihandform-Dokumentverarbeitungsmodell eignet sich ideal zum Extrahieren von Informationen aus Dokumenten, an denen Daten überall angezeigt werden können , z. B. gescannte Briefe, Faxe oder PDF-Dateien. Im Gegensatz zu unstrukturierten Modellen klassifizieren Freihandformmodelle den Dokumenttyp nicht. sie konzentrieren sich ausschließlich auf das Extrahieren von Daten.

Diese Modelle werden mit Microsoft Power Apps AI Builder erstellt und sind besonders nützlich bei der Verarbeitung großer Mengen eingehender Dokumente aus verschiedenen Quellen.

  • Am besten geeignet für: PDFs oder Bilddateien, bei denen keine Klassifizierung erforderlich ist.
  • Dateiunterstützung: PDF- und Bildformate.
  • Sprachunterstützung: Mehr als 40 Sprachen.
  • Setup: Verwenden Sie die Option Freihandform-Extraktionsmodell .
  • Verfügbarkeit: Variiert je nach Region.

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die strukturierte Und Freihanddokumentverarbeitung.

Strukturierte Dokumentverarbeitung

Wählen Sie das strukturierte Dokumentverarbeitungsmodell für Dokumente mit einem konsistenten Layout aus, z. B. Formulare oder Rechnungen. Dieses Modell identifiziert Feld- und Tabellenwerte basierend auf ihren festen Positionen im Dokument.

Strukturierte Modelle, die mit Microsoft Power Apps AI Builder erstellt wurden, lernen aus Beispieldokumenten und extrahieren Daten aus ähnlichen Speicherorten in zukünftigen Dateien. Für instance kann ein Steuerformular die Sozialversicherungsnummer immer an derselben Stelle platzieren.

  • Am besten geeignet für: Strukturierte oder teilweise strukturierte Dokumente wie Formulare.
  • Dateiunterstützung: Forms mit konsistenten Layouts.
  • Sprachunterstützung: Die größte Auswahl an unterstützten Sprachen.
  • Setup: Verwenden Sie die Option Strukturiertes Extraktionsmodell .

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die strukturierte Und Freihanddokumentverarbeitung.

Vordefinierte Modelle

Zusätzlich zu benutzerdefinierten Modellen bietet Microsoft Syntex eine Reihe vordefinierter Modelle, die sofort einsatzbereite Funktionen zum Extrahieren strukturierter Informationen aus allgemeinen Geschäftsdokumenten bereitstellen. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie Zeit und Aufwand sparen, da sie keine manuelle Schulung oder Konfiguration mehr benötigen.

Zu den vordefinierten Modellen gehören:

Vertragsverarbeitung

Das Vertragsverarbeitungsmodell wurde entwickelt, um wichtige Informationen aus Vertragsdokumenten zu analysieren und zu extrahieren. Es funktioniert in verschiedenen Formaten und identifiziert wichtige Vertragsdetails, z. B.:

  • Client- oder Parteiname
  • Rechnungsadresse
  • Gerichtsbarkeit
  • Verfallsdatum

Dieses Modell eignet sich ideal für Rechts-, Beschaffungs- oder Betriebsteams, die große Mengen von Verträgen verwalten.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines vordefinierten Modells zum Extrahieren von Informationen aus Verträgen.

Rechnungsverarbeitung

Das Rechnungsverarbeitungsmodell extrahiert wichtige Daten aus Verkaufsrechnungen und hilft so bei der Optimierung von Kreditorenworkflows. Es kann Informationen wie die folgenden identifizieren:

  • Kundenname
  • Rechnungsadresse
  • Fälligkeitsdatum
  • Fälliger Betrag

Dieses Modell ist besonders nützlich für Finanzteams, die die Rechnungsaufnahme automatisieren und die manuelle Dateneingabe reduzieren möchten.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines vordefinierten Modells zum Extrahieren von Informationen aus Rechnungen.

Belegverarbeitung

Das Belegverarbeitungsmodell verarbeitet sowohl gedruckte als auch handschriftliche Belege und extrahiert wichtige Transaktionsdetails, z. B.:

  • Händlername
  • Telefonnummer des Händlers
  • Transaktionsdatum
  • Steuern und Gesamtbetrag

Dieses Modell eignet sich gut für Spesenabrechnungs- und Erstattungsworkflows.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines vordefinierten Modells zum Extrahieren von Informationen aus Belegen.

Verarbeitung vertraulicher Informationen

Das Modell zur Verarbeitung vertraulicher Informationen hilft dabei, personenbezogene und vertrauliche Daten aus Dokumenten zu identifizieren und zu extrahieren. Es kann Informationen wie die folgenden erkennen:

  • Sozialversicherungsnummern
  • Finanzkontonummern
  • Führerschein-IDs
  • Andere personenbezogene Informationen (PII)

Dieses Modell unterstützt Compliance- und Datenschutzbemühungen in Ihren organization.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines vordefinierten Modells zum Erkennen vertraulicher Informationen aus Dokumenten.

Einfache Dokumentverarbeitung

Das einfache Dokumentverarbeitungsmodell bietet eine flexible, vortrainierte Lösung zum Extrahieren von Informationen wie:

  • Schlüssel-Wert-Paare
  • Auswahlmarkierungen (z. B. Kontrollkästchen)
  • Benannte Entitäten
  • Barcodes
  • Spracherkennung

Im Gegensatz zu anderen vordefinierten Modellen mit festen Schemas passt sich dieses Modell an eine größere Vielfalt strukturierter Dokumente an und ist eine gute Alternative, wenn benutzerdefinierte Bezeichnungen nicht möglich sind.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines vordefinierten Modells zum Erkennen vertraulicher Informationen aus Dokumenten.