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.
Document Intelligence Studio
Na stronie głównej usługi Document Intelligence Studio wybierz pozycję payStub.
Możesz przeanalizować przykładowy wycinkę płatności lub przekazać własne pliki.
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
, ,BMP
PNG
, ,TIFF
HEIF
Microsoft Office:
Word (), Excel (XLSX
DOCX
), PowerPoint (PPTX
), HTMLPrzeczytaj ✔ ✔ ✔ 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 wynosi2
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
Spróbuj przetwarzać własne formularze i dokumenty za pomocą programu Document Intelligence Studio
Ukończ przewodnik Szybki start dotyczący analizy dokumentów i rozpocznij tworzenie aplikacji do przetwarzania dokumentów w wybranym języku programowania.