Modelo de leitura da Informação de Documentos

Importante

• As versões preliminares públicas da Informação de Documentos oferecem acesso antecipado a recursos que estão em desenvolvimento ativo.
• Recursos, abordagens e processos podem ser alterados, antes da Disponibilidade Geral (GA), com base nos comentários do usuário.
• A versão prévia pública das bibliotecas de clientes da Informação de Documentos usa como padrão a versão da API REST 2024-02-29-preview.
• Atualmente, a versão prévia pública 2024-02-29-preview só está disponível nas seguintes regiões do Azure:
• Leste dos EUA
• Oeste dos EUA 2
• Oeste da Europa

Este conteúdo se aplica a:v4.0 (versão prévia) | Versões anteriores:v3.1 (disponibilidade geral)v3.0 (disponibilidade geral)

Observação

Para extrair um texto de imagens externas, como rótulos, placas de rua e cartazes, use o recurso Leitura da Análise de Imagem de IA do Azure v4.0 otimizado para imagens gerais não documentais com uma API síncrona aprimorada pelo desempenho que facilita a inserção do OCR em seus cenários de experiência do usuário.

O modelo OCR (Reconhecimento óptico de caracteres) de leitura da Informação de Documentos é executado em uma resolução mais alta do que a Pesquisa Visual da IA do Azure ; lê e extrai texto impresso e manuscrito de documentos PDF e imagens digitalizadas. Ele também inclui suporte para extrair texto de documentos do Microsoft Word, do Excel, do PowerPoint e de HTML. Ele detecta parágrafos, linhas de texto, palavras, locais e idiomas. O Modelo de Leitura é o mecanismo de OCR subjacente para outros modelos predefinidos da Informação de Documentos, como Layout, Documento Geral, Fatura, Recibo, Identidade (ID), cartão de seguro saúde, W2 além de modelos personalizados.

O que é o OCR para documentos?

O OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) para documentos é otimizado para documentos grandes com uso intenso de texto em vários formatos de arquivo e idiomas globais. Ele inclui recursos como verificação de maior resolução de imagens de documento para melhor manipulação de texto menor e denso; detecção de parágrafo e gerenciamento de formulário preenchível. Os recursos de OCR também incluem cenários avançados, como caixas de caracteres únicos e extração precisa de campos-chave comumente encontrados em faturas, recibos e outros cenários predefinidos.

Opções de desenvolvimento

A Informação de Documentos v4.0 (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview) dá suporte às seguintes ferramentas, aplicativos e bibliotecas:

Recurso	Recursos	ID do Modelo
Ler o modelo OCR	• Estúdio de Informação de Documentos • API REST • SDK do C# • SDK do Python • SDK do Java • SDK do JavaScript	prebuilt-read

Requisitos de entrada

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

• Formatos de arquivo com suporte:

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

• Para PDF e TIFF, até 2000 páginas podem ser processadas (com uma assinatura de camada gratuita, somente as duas primeiras páginas são processadas).

• O tamanho do arquivo para análise de documentos é 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 px 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 um texto de cerca de 8 pontos 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 treinamento de modelo de extração personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo e 1G-MB para o modelo neural.

  • Para treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é 1GB com no máximo 10.000 páginas.

Introdução ao modelo de leitura

Tente extrair dados de formulários e documentos pelo Estúdio da Informação de Documentos. Você precisará dos seguintes ativos:

• 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.

Observação

Atualmente, o Estúdio da Informação de Documentos não dá suporte aos formatos de arquivo Microsoft Word, Excel, PowerPoint e HTML.

Documento de exemplo processado com o Estúdio da Informação de Documentos

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

2. Você pode analisar o documento de amostra ou carregar seus próprios arquivos.

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

   

   Experimente o Estúdio da Informação de Documentos.

Idiomas e localidades com suporte

Confira a página Suporte a Idiomas: modelos de análise de documentos, para obter uma lista completa dos idiomas com suporte.

Extração de dados

Observação

O Microsoft Word e o arquivo HTML têm suporte em versões v3.1 e posteriores. Em comparação aos PDF e imagens, não há suporte para os recursos abaixo:

• Não há ângulos, largura/altura e a unidade com cada objeto de página.
• Para cada objeto detectado, não há polígono nem região com limites.
• Não há suporte para o intervalo de páginas (pages) como parâmetro.
• Nenhum objeto lines.

Pages (Páginas)

A coleção de páginas é uma lista de páginas dentro do documento. Cada página é representada sequencialmente dentro do documento e inclui o ângulo de orientação que indica se a página foi girada, além de largura e altura (dimensões em pixels). As unidades de página na saída do modelo são computadas conforme mostrado:

Formato de arquivo	Unidade de página computada	Total de páginas
Imagens (JPEG/JPG, PNG, BMP, HEIF)	Cada imagem = 1 unidade de página	Total de imagens
PDF	Cada página no PDF = 1 unidade de página	Total de páginas no PDF
TIFF	Cada imagem no TIFF = 1 unidade de página	Total de imagens no TIFF
Word (DOCX)	Até 3.000 caracteres = 1 unidade de página, imagens inseridas ou vinculadas sem suporte	Total de páginas de até 3.000 caracteres cada
Excel (XLSX)	Cada planilha = 1 unidade de página, imagens inseridas ou vinculadas sem suporte	Total de planilhas
PowerPoint (PPTX)	Cada slide = 1 unidade de página, imagens inseridas ou vinculadas sem suporte	Total de slides
HTML	Até 3.000 caracteres = 1 unidade de página, imagens inseridas ou vinculadas sem suporte	Total de páginas de até 3.000 caracteres cada

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

Selecionar páginas para extração de texto

Para grandes documentos PDF com várias páginas, use o parâmetro de consulta pages para indicar números de página ou intervalos de página específicos para a extração de texto.

Parágrafos

O modelo do OCR de Leitura na Informação de Documentos extrai todos os blocos de texto identificados na coleção paragraphs como um objeto de nível superior sob analyzeResults. Cada entrada dessa coleção representa um bloco de texto e inclui o texto extraído como content e as coordenadas polygon de limitação. As informações de span apontam para o fragmento de texto dentro da propriedade content de nível superior que contém o texto completo do documento.

"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"
    }
]

Linhas, texto e palavras

O modelo do OCR de Leitura extrai textos de estilo impresso e manuscritos como lines e words. O modelo gera coordenadas delimitadoras polygon e confidence para as palavras extraídas. A coleção styles inclui qualquer estilo manuscrito para linhas (se detectado), juntamente com os intervalos apontando para o texto associado. Esse recurso se aplica a linguagens manuscritas com suporte.

Para o Microsoft Word, Excel, PowerPoint e HTML, o modelo de Leitura de informação de documentos v3.1 e versões posteriores extrai todo o texto inserido como está. Textos são extraídos como palavras e parágrafos. Não há suporte para imagens incorporadas.

"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": [],
    }
]

Estilo manuscrito para linhas de texto

A resposta inclui classificar se cada linha de texto tem um estilo manuscrito ou não, junto com uma pontuação de confiança. Para obter mais informações, consultesuporte a idioma manuscrito. O exemplo a seguir mostra um snippet JSON de exemplo.

"styles": [
{
    "confidence": 0.95,
    "spans": [
    {
        "offset": 509,
        "length": 24
    }
    "isHandwritten": true
    ]
}

Se você habilitou a funcionalidade de complemento de fonte/estilo, também obterá o resultado de fonte/estilo como parte do objeto styles.

Próximas etapas

Conclua um início rápido da Informação de Documentos:

• REST API
• SDK do C#
• SDK do Python
• Java SDK
• JavaScript

Explore nossa API REST:

API de informação de documentos v4.0