Модель payStub аналитики документов

Модель payStub аналитики документов объединяет мощные возможности оптического распознавания символов (OCR) с моделями глубокого обучения для анализа и извлечения компенсации и получения данных о доходах из скольжения заработной платы. API анализирует документы и файлы с соответствующими сведениями о заработной плате; извлекает сведения о ключах и возвращает структурированное представление данных JSON.

Функция	версия	Идентификатор модели
Модель payStub	v4.0: 2024-11-30 (GA)	prebuilt-payStub.us

Попробуйте извлечь данные payStub

Заглушки оплаты являются основными документами, выданными работодателями сотрудниками, предоставляя доходы, вычеты и чистую информацию о заработной плате за определенный период оплаты. Узнайте, как извлекаются данные с помощью prebuilt-payStub.us модели. Вам потребуются следующие ресурсы:

• Подписка Azure — создайте бесплатную учетную запись

• Экземпляр аналитики документов в портал Azure. Вы можете использовать ценовую категорию "Бесплатный" (F0), чтобы поработать со службой. После развертывания ресурса выберите Перейти к ресурсу, чтобы получить ключ и конечную точку.

  

Document Intelligence Studio

1. На домашней странице Document Intelligence Studio выберите payStub.

2. Вы можете проанализировать пример заглушки оплаты или отправить собственные файлы.

3. Нажмите кнопку "Выполнить анализ ", а при необходимости настройте параметры анализа:

Требования к входным данным

Поддерживаются следующие форматы файлов.

Модель	PDF	Изображение: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
Читать	✔	✔	✔
Макет	✔	✔	✔
Общий документ	✔	✔
Готовое	✔	✔
Настраиваемая функция извлечения	✔	✔
Настраиваемая классификация	✔	✔	✔

• Фотографии и сканы: для получения наилучших результатов укажите одну чистую фотографию или высококачественную проверку на документ.
• PDF и TIFFs: для PDF-файлов и TIFFs можно обрабатывать до 2000 страниц. (С подпиской на бесплатный уровень обрабатываются только первые две страницы.)
• Размер файла: размер файла для анализа документов составляет 500 МБ для платного уровня (S0) и 4 МБ для бесплатного уровня (F0).
• Размеры изображения: размеры должны находиться в диапазоне от 50 пикселей до 10 000 пикселей x 10 000 пикселей.
• Блокировки паролей. Если pdf-файлы заблокированы паролем, необходимо удалить блокировку перед отправкой.
• Высота текста: минимальная высота извлеченного текста составляет 12 пикселей для изображения 1024 x 768 пикселей. Это измерение соответствует примерно 8-точечным тексту в 150 точек на дюйм.
• Обучение пользовательской модели: максимальное количество страниц для обучающих данных составляет 500 для пользовательской модели шаблона и 50 000 для пользовательской нейронной модели.
• Обучение пользовательской модели извлечения: общий размер обучающих данных составляет 50 МБ для модели шаблона и 1 ГБ для нейронной модели.
• Обучение пользовательской модели классификации: общий размер обучающих данных составляет 1 ГБ, не более 10 000 страниц. Для 2024-11-30 (GA) общий размер обучающих данных составляет 2 ГБ с максимум 10 000 страниц.
• Типы файлов Office (DOCX, XLSX, PPTX): максимальная длина строки составляет 8 миллионов символов.

Поддерживаемые языки и языковые стандарты

Полный список поддерживаемых языков см . на странице поддержки языка предварительно созданной модели.

Извлечение полей

Поддерживаемые поля извлечения документов см . на странице схемы модели payStub в нашем примере репозитория GitHub.

Поддерживаемые языковые стандарты

Версия prebuilt-payStub.us поддерживает языковой стандарт en-us .

Следующие шаги

• Попробуйте обработать собственные формы и документы с помощью Document Intelligence Studio

• Выполните краткое руководство по анализу документов и начните создавать приложение для обработки документов на выбранном языке разработки.