Udostępnij za pośrednictwem


Model payStub analizy dokumentów

Model PayStub analizy dokumentów łączy zaawansowane funkcje optycznego rozpoznawania znaków (OCR) z modelami uczenia głębokiego w celu analizowania i wyodrębniania danych wynagrodzeń i zarobków z poślizgów płacowych. Interfejs API analizuje dokumenty i pliki z informacjami dotyczącymi listy płac; Wyodrębnia kluczowe informacje i zwraca ustrukturyzowaną reprezentację danych JSON.

Funkcja version Model ID
model payStub • wersja 4.0:2024-07-31 (wersja zapoznawcza) prebuilt-payStub.us

Wypróbuj wyodrębnianie danych payStub

Wycinki płac są niezbędnymi dokumentami wydanymi przez pracodawców pracownikom, dostarczając zarobki, potrącenia i informacje o płacy netto za określony okres płacowy. Zobacz, jak dane są wyodrębniane przy użyciu prebuilt-payStub.us modelu. Potrzebne są następujące zasoby:

  • Subskrypcja platformy Azure — możesz bezpłatnie utworzyć subskrypcję platformy Azure

  • 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.

Document Intelligence Studio

  1. Na stronie głównej usługi Document Intelligence Studio wybierz pozycję payStub.

  2. Możesz przeanalizować przykładowy wycinkę płatności lub przekazać własne pliki.

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

Wymagania dotyczące danych wejściowych

  • 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.

Obsługiwane języki i ustawienia regionalne

Aby uzyskać pełną listę obsługiwanych języków, zobacz naszą wstępnie utworzoną stronę obsługi języka modelu.

Wyodrębnianie pól

W przypadku obsługiwanych pól wyodrębniania dokumentów zapoznaj się ze stroną schematu modelu payStub w naszym przykładowym repozytorium GitHub.

Obsługiwane ustawienia regionalne

Program prebuilt-payStub.us w wersji 2027-07-31-preview obsługuje ustawienia regionalne en-us .

Następne kroki