โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าของการรู้จำข้อความ

โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าของการรู้จำข้อความ จะแยกคำจากเอกสารและรูปภาพลงในสตรีมอักขระที่สามารถอ่านได้ด้วยคอมพิวเตอร์ ใช้ระบบจดจำตัวอักษรด้วยแสงที่มีประสิทธิภาพ (OCR) เพื่อตรวจหาข้อความที่พิมพ์และเขียนด้วยลายมือในภาพ

กระบวนการโมเดลนี้จะประมวลผลรูปภาพและไฟล์เอกสารเพื่อแยกบรรทัดของข้อความที่พิมพ์หรือเขียนด้วยลายมือ

ใช้ใน Power Apps

โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับการรู้จำข้อความ จะพร้อมใช้งานใน Power Apps โดยใช้ส่วนประกอบตัวรู้จำข้อความ ข้อมูลเพิ่มเติม: ใช้ส่วนประกอบตัวรู้จำข้อความใน Power Apps

ใช้งานใน Power Automate

สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับวิธีใช้โมเดลนี้ใน Power Automate ดูที่ ใช้โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับการรู้จำข้อความใน Power Automate

ภาษา รูปแบบ และขนาดที่รองรับ

ไฟล์ที่คุณสามารถสแกนได้ด้วยโมเดลการรู้จำข้อความ ต้องมีคุณลักษณะเหล่านี้:

  • ภาษาสำหรับพิมพ์ข้อความ: แอฟริกา, แอลเบเนีย, แองจิกา (เทวนาครี), อารบิก, อัสตูเรียน, อวาธี-ฮินดี (เทวนาครี), อาเซอร์ไบจัน (ละติน), บาเกลี, บาสก์, เบลารุส (ซีริลลิก), เบลารุส (ละติน), โภชปุรี-ฮินดี (เทวนาครี), บิสลามา, โบโด (เทวนาครี), บอสเนีย (ละติน), พรัช, เบรอตง, บัลแกเรีย, บุนเดลี, บูเรียต (ซิริลลิก), คาตาลัน, เซบัวโน, ชามลิง, ชาโมร์โร, ฉัตตีสครห์ (เทวนาครี), จีน (ตัวย่อ), จีน (ตัวเต็ม), คอร์นิช, คอร์ซิกา, ไครเมีย ตาตาร์ (ละติน), โครเอเชีย, เช็ก, เดนมาร์ก, ดารี, ดิมาล (เทวนาครี), โฑครี (เทวนาครี), ดัตช์, อังกฤษ, เอิร์สยา (ซิริลลิก), เอสโตเนีย, แฟโร, ฟิจิ, ฟิลิปปินส์, ฟินแลนด์, ฝรั่งเศส, ฟริยูเลียน, กากอซ (ละติน), กาลิเซีย, เยอรมัน, กิลเบอร์เตส, โคนที (เทวนาครี), กรีนแลนด์, กูรุง (เทวนาครี), เฮติครีโอล, ฮัลบี (เทวนาครี), ฮานี, หริยนวี, ฮาวาย, ฮินดี, ม้งขาว (ละติน), โฮ (เทวนาครี), ฮังการี, ไอซ์แลนด์, อินารี เซมี, อินโดนีเซีย, อินเทอร์ลิงกัว, อินุกติตัต (ละติน), ไอร์แลนด์, อิตาลี, ญี่ปุ่น, จาวสารี (เทวนาครี), ชวา, คาบูเวอร์เดียนู, คะฉิ่น (ละติน), กังรี (เทวนาคีรี), คาราเชย์-บัลคาร์, คาราคัลปัก (ซีริลลิก), คาราคัลปัก (ละติน), คาชูเบีย, คาซัค (ซิริลลิก), คาซัค (ละติน), คาลิง, กาสี, กีเช, เกาหลี, คอร์กู, โคเรียค, โกชาเอ, คูมิก (ซิริลลิก), เคิร์ด (อาหรับ), เคิร์ด (ละติน), กุรุข (เทวนาครี), คีร์กีซ (ซิริลลิก), ลาโกตา, ละติน, ลิทัวเนีย, ซอร์เบียตอนล่าง, ลูล เซมี, ลักเซมเบิร์ก, มหาสุ ปาฮารี (เทวนาครี), มาเลย์ (ละติน), มอลตา, มอลโต (เทวนาครี), เกาะแมน, เมารี, มาราฐี, มองโกเลีย (ซิริลลิก), มอนเตเนโกร (ซิริลลิก), มอนเตเนโกร (ละติน), เนเปิลส์, เนปาล, นีอูเอ, โนเกย์, เซมีเหนือ (ละติน), นอร์เวย์, อ็อกซิตัน, ออสเซติก, พาชโต, เปอร์เซีย, โปแลนด์, โปรตุเกส, ปัญจาบ (อาหรับ), ริปัวเรียน, โรมาเนีย, โรมานช์, รัสเซีย, ซาดรี (เทวนาครี), ซามัว (ละติน), สันสกฤต (เทวนาครี), สันตลี (เทวนาครี), สกอต, เกลิกสกอต, เซอร์เบีย (ละติน), เชอร์ปา (เทวนาครี), เซอร์เมารี (เทวนาครี), สโคลต์ เซมี, สโลวัก, สโลวีเนีย, โซมาลี (อาหรับ), ซามีใต้, สเปน, สวาฮิลี (ละติน), สวีเดน, ทาจิกิสถาน (ซีริลลิก), ตาตาร์ (ละติน), เตตุม, ตังมี, ตองกา, ตุรกี, เติร์กเมนิสถาน (ละติน), ตูวาน, ซอร์เบียตอนบน, อูรดู, อุยกูร์ (อาหรับ), อุซเบก (อาหรับ), อุซเบก (ซีริลลิก), อุซเบก (ละติน), โวลาปุก, วัลเซอร์, เวลส์, ฟรีเซียตะวันตก, ยูคาเทค มายา, จ้วง, ซูลู
  • ภาษาสำหรับข้อความที่เขียนด้วยลายมือ: อังกฤษ, จีน (ตัวย่อ), ฝรั่งเศส, เยอรมัน, อิตาลี, ญี่ปุ่น, เกาหลี, โปรตุเกส, โปรตุเกส สเปน
  • รูปแบบ:
    • JPG
    • PNG
    • BMP
    • PDF
  • ขนาด: สูงสุด 50 MB
  • สำหรับเอกสาร PDF จะมีการประมวลผลเฉพาะ 2,000 หน้าแรกเท่านั้น

ผลลัพธ์โมเดล

ถ้ามีการตรวจพบเอกสาร โมเดลการรู้จำข้อความจะแสดงข้อมูลต่อไปนี้:

  • ผลลัพธ์: รายการของบรรทัดที่แยกจากข้อความที่ป้อนเข้า
  • ข้อความ: สตริงที่มีบรรทัดของข้อความที่ตรวจพบ
  • BoundingBox: ค่าสี่ค่าที่แสดงถึงกล่องแสดงขอบเขตที่อธิบายไว้โดยใช้ตำแหน่งด้านบนและด้านซ้ายพร้อมกับความกว้างและความสูง

ขีดจำกัด

การดำเนินการ ขีดจำกัด ระยะเวลาการต่ออายุ
การเรียกใช้การรู้จำข้อความ (ต่อสภาพแวดล้อม) 480 60 วินาที

ดูเพิ่มเติม

การฝึกอบรม: จดจำข้อความด้วย AI Builder (โมเดล)