Modelo de cheque bancário de Inteligência Documental
O modelo de cheque bancário Document Intelligence combina poderosos recursos de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) com modelos de aprendizado profundo para analisar e extrair dados de extratos bancários dos EUA. A API analisa cheques impressos; extrai informações importantes e retorna uma representação de dados JSON estruturada.
| Caraterística | versão | Model ID |
|---|---|---|
| Verificar modelo | • v4.0:2024-07-31 (pré-visualização) | prebuilt-check.us |
Verificar extração de dados
Um cheque é uma forma segura de transferir o montante da conta do beneficiário para a conta do destinatário. As empresas usam o cheque para pagar seus fornecedores como um documento assinado para instruir o banco para o pagamento. Veja como os dados, incluindo detalhes do cheque, detalhes da conta, montante, memorando, são extraídos do extrato bancário dos EUA. Você precisa dos seguintes recursos:
Uma assinatura do Azure — você pode criar uma gratuitamente
Uma instância de Document Intelligence no portal do Azure. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0) para experimentar o serviço. Depois que o recurso for implantado, selecione Ir para o recurso para obter sua chave e o ponto de extremidade.
Estúdio de Inteligência de Documentação
Nota
O Document Intelligence Studio está disponível com APIs v3.1 e v3.0.
Na página inicial do Document Intelligence Studio, selecione verificar.
Você pode analisar a verificação de amostra ou fazer upload de seus próprios arquivos.
Selecione o botão Executar análise e, se necessário, configure as opções Analisar :
Requisitos de entrada
Formatos de ficheiro suportados:
Modelo PDF Imagem: JPEG/JPG,PNG,BMP,TIFF, ,HEIFMicrosoft Office:
Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTMLLida ✔ ✔ ✔ Esquema ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização, 2023-10-31-pré-visualização) Documento Geral ✔ ✔ Pré-criado ✔ ✔ Extração personalizada ✔ ✔ Classificação personalizada ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização) Para obter melhores resultados, forneça uma foto nítida ou uma digitalização de alta qualidade por documento.
Para PDF e TIFF, até 2.000 páginas podem ser processadas (com uma assinatura de nível gratuito, apenas as duas primeiras páginas são processadas).
O tamanho do arquivo para analisar documentos é de 500 MB para a camada paga (S0) e
4MB para a camada gratuita (F0).As dimensões da imagem devem estar entre 50 pixels x 50 pixels e 10.000 pixels x 10.000 pixels.
Se os seus PDFs forem bloqueados por uma palavra-passe, terá de remover o bloqueio antes da submetê-los.
A altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1024 x 768 pixels. Esta dimensão corresponde a cerca
8de texto pontual 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
1GB para o modelo neural.Para treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é
1GB com um máximo de 10.000 páginas. Para 2024-07-31-preview e posterior, o tamanho total dos dados de treinamento é2GB com um máximo de 10.000 páginas.
Idiomas e localidades suportados
Para obter uma lista completa dos idiomas suportados, consulte nossa página de suporte a idiomas de modelo pré-criados.
Extrações de campo
Para campos de extração de documentos suportados, consulte a página de esquema de modelo de verificação bancária em nosso repositório de exemplo do GitHub.
Localidades suportadas
A prebuilt-check.us versão 2024-07-31-preview suporta a localidade en-us .
Próximos passos
Experimente processar os seus próprios formulários e documentos com o Document Intelligence Studio
Conclua um início rápido do Document Intelligence e comece a criar um aplicativo de processamento de documentos na linguagem de desenvolvimento de sua escolha.