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さまざまな形式のドキュメントのセットからテキストとテーブル構造を抽出する必要があります。 特定のラベル付きフィールドを識別する必要はありません。 どのドキュメント インテリジェンス モデルを使用する必要がありますか?
読み取りモデル。
レイアウト モデル。
請求書モデル。
Azure ドキュメント インテリジェンスでカスタム モデルを構築しています。 REST API を使用したトレーニングでは、どのようなトレーニング成果物が必要ですか?
BLOB コンテナーにあるサンプル フォーム ドキュメントのみ。
BLOB コンテナー内の ocr.json、labels.json、fields.json ファイルと共に、サンプル フォーム。
少なくとも 100 個のラベル付きフォームとトレーニング済みの分類子。
会社は請求書と領収書の両方を処理します。 各ドキュメントを正しい抽出モデルにルーティングする単一のエンドポイントが必要です。 彼らは何を使用する必要がありますか?
カスタム ニューラル モデル。
事前構築済みの読み取りモデル。
作成されたモデルまたは抽出モデルと組み合わせたカスタム分類子。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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