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Modelo de contracheque do Document Intelligence

  • Artigo

O modelo payStub da Document Intelligence combina recursos poderosos de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) com modelos de aprendizado profundo para analisar e extrair dados de remuneração e ganhos de recibos de pagamento. A API analisa documentos e arquivos com informações relacionadas à folha de pagamento; extrai informações importantes e retorna uma representação de dados JSON estruturada.

Recurso version ID do Modelo
modelo payStub • v4.0:2024-07-31 (versão prévia) prebuilt-payStub.us

Experimente a extração de dados do payStub

Os pagamentos são documentos essenciais emitidos pelos empregadores aos funcionários, fornecendo ganhos, deduções e informações de pagamento líquido por um período de pagamento específico. Veja como os dados são extraídos usando o modelo prebuilt-payStub.us. Você precisa dos seguintes recursos:

  • Uma assinatura do Azure – você pode criar uma gratuitamente

  • Uma instância da Informação de Documentos no portal do Azure. Você pode usar o tipo de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço. Depois que o recurso for implantado, selecione Ir para o recurso para obter a chave e o ponto de extremidade.

    Captura de tela da localização das chaves e do ponto de extremidade no portal do Azure.

Estúdio de Informação de Documentos

  1. Na página inicial do Estúdio da Informação de Documentos, selecione payStub.

  2. Você pode analisar o stub de pagamento de exemplo ou carregar seus próprios arquivos.

  3. Selecione o botão Executar análise e, se necessário, configure as opções Analisar :

Requisitos de entrada

  • Formatos de arquivo com suporte:

    Modelar PDF Image,:
    JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF    		 Microsoft Office:
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
    Ler ✔ ✔ ✔
    Layout ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
    Documento geral ✔ ✔
    Predefinida ✔ ✔
    Extração personalizada ✔ ✔
    Classificação personalizada ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

  • Para ter melhores resultados, forneça uma foto clara ou uma digitalização de alta qualidade por documento.

  • Para PDF e TIFF, até 2.000 páginas podem ser processadas (com uma assinatura de camada gratuita, apenas as duas primeiras páginas são processadas).

  • O tamanho do arquivo para análise de documentos é de 500 MB para a camada paga (S0) e 4 MB para a camada gratuita (F0).

  • As dimensões da imagem devem estar entre 50 x 50 pixels e 10.000 x 10.000 pixels.

  • Se os PDFs estiverem com bloqueio de senha, você deverá remover o bloqueio antes do envio.

  • A altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1.024 x 768 pixels. Essa dimensão corresponde a aproximadamente 8 pontos de texto a 150 pontos por polegada (DPI).

  • Para treinamento de modelo personalizado, o número máximo de páginas para dados de treinamento é 500 para o modelo de modelo personalizado e 50.000 para o modelo neural personalizado.

    • Para o treinamento do modelo de extração personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo de modelo e 1 GB para o modelo neural.

    • Para o treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 1 GB, com um máximo de 10.000 páginas. Para a versão 2024-07-31-preview e posteriores, o tamanho total dos dados de treinamento é de 2 GB, com um máximo de 10.000 páginas.

Idiomas e localidades com suporte

Para uma lista completa de idiomas suportados, veja nossa página de suporte a idiomas de modelos pré-criados.

Extrações de campo

Para campos de extração de documentos suportados, consulte a página esquema do modelo payStub em nosso repositório de exemplos do GitHub.

Localidades com suporte

A versão 2027-07-31-preview do prebuilt-payStub.us oferece suporte ao local en-us.

Próximas etapas