Udostępnij za pośrednictwem

Model odczytu analizy dokumentów

  • Artykuł

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 usługi Document Intelligence jest domyślna dla interfejsu API REST w wersji 2024-02-29-preview.
  • Publiczna wersja zapoznawcza 2024-02-29-preview jest obecnie dostępna tylko w następujących regionach świadczenia usługi Azure:
  • Wschodnie stany USA
  • Zachodnie stany USA 2
  • Europa Zachodnia

Ta zawartość dotyczy:Znacznikv4.0 (wersja zapoznawcza) | Poprzednie wersje:niebieski znacznik wyboruv3.1 (GA)niebieski znacznik wyboruv3.0 (GA)

Ta zawartość dotyczy:v3.1 (GA)Najnowsza wersja:Znacznikpurpurowy znacznik wyboruv4.0 (wersja zapoznawcza) | | Poprzednie wersje:niebieski znacznik wyboruv3.0

Ta zawartość dotyczy:Znacznikv3.0 (GA) | Najnowsze wersje:purpurowy znacznik wyboruv4.0 (wersja zapoznawcza)purpurowy znacznik wyboruv3.1

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 OCR dla dokumentów?

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

Analiza dokumentów w wersji 4.0 (2024-02-29-preview, 2023-10-31-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

Narzędzie Document Intelligence w wersji 3.1 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

Narzędzie Document Intelligence w wersji 3.0 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

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

  • Obsługiwane formaty plików:

    Model PDF Obraz:
    JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF    		 Microsoft Office:
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX) i HTML
    Przeczytaj ✔ ✔ ✔
    Układ ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
    Dokument ogólny ✔ ✔
    Wstępnie utworzona ✔ ✔
    Niestandardowe wyodrębnianie ✔ ✔
    Klasyfikacja niestandardowa ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-preview)

  • W przypadku plików PDF i TIFF można przetworzyć maksymalnie 2000 stron (w przypadku subskrypcji w warstwie 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 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 około 8-point text 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 1G-MB dla modelu neuronowego.

    • W przypadku trenowania niestandardowego modelu klasyfikacji całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 1GB maksymalnie 10 000 stron.

Wprowadzenie do modelu odczytu

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.

Zrzut ekranu przedstawiający klucze i lokalizację punktu końcowego w witrynie Azure Portal.

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

Zrzut ekranu przedstawiający przetwarzanie odczytu w programie 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:

    Zrzut ekranu przedstawiający przyciski Run analysis and Analyze (Uruchamianie analizy i analizowanie) w narzędziu Document Intelligence Studio.

    Wypróbuj narzędzie Document Intelligence Studio.

Obsługiwane języki i ustawienia regionalne

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

Wyodrębnianie danych

Uwaga

Program Microsoft Word i plik HTML są obsługiwane w wersjach 3.1 i nowszych. 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.

Strony

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

# 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.

# 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.

Wybieranie stron na potrzeby wyodrębniania tekstu

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

Ustępów

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"
    }
]

Tekst, wiersze i wyrazy

Model odczytu OCR wyodrębnia tekst w stylu drukowania i odręcznego jako lines i words. Model generuje współrzędne ograniczenia i polygonconfidence 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.

"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": [],
    }
]

# Analyze lines.
for line_idx, line in enumerate(page.lines):
    words = line.get_words()
    print(
        f"...Line # {line_idx} has {len(words)} words and text '{line.content}' within bounding polygon '{format_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.

# 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.

Styl odręczny dla wierszy tekstu

Odpowiedź zawiera klasyfikację, czy każdy wiersz tekstu ma styl pisma ręcznego, czy nie, wraz z współczynnikiem ufności. Aby uzyskać więcej informacji, zobaczobsługa 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

Ukończ przewodnik Szybki start dotyczący analizy dokumentów:

Zapoznaj się z naszym interfejsem API REST:

Interfejs API analizy dokumentów w wersji 4.0

Znajdź więcej przykładów w witrynie GitHub:

Odczyt modelu.

Znajdź więcej przykładów w witrynie GitHub:

Odczyt modelu.