Belge Yönetim Bilgileri ödeme saplama modeli

Belge Zekası ödeme saplama modeli, maaş makbuzlarından ücret ve kazanç verilerini analiz etmek ve ayıklamak için güçlü Optik Karakter Tanıma (OCR) özelliklerini derin öğrenme modelleriyle birleştirir. API, bordroyla ilgili bilgileri içeren belgeleri ve dosyaları analiz eder; anahtar bilgilerini ayıklar ve yapılandırılmış bir JSON veri gösterimi döndürür.

Özellik	sürüm	Model Kimliği
Ödeme saplama modeli	• v4.0:2024-07-31 (önizleme)	prebuilt-payStub.us

Ödeme saplaması veri ayıklamayı deneyin

Ödeme saplamaları, işverenler tarafından çalışanlara verilen, belirli bir ödeme dönemine ait kazançlar, kesintiler ve net ödeme bilgileri sağlayan temel belgelerdir. Modeli kullanarak prebuilt-payStub.us verilerin nasıl ayıklandığına bakın. Aşağıdaki kaynaklara ihtiyacınız vardır:

• Azure aboneliği: Ücretsiz bir abonelik oluşturabilirsiniz

• Azure portalında bir Belge Zekası örneği. Hizmeti denemek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (F0) kullanabilirsiniz. Kaynağınız dağıtıldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Kaynağa git'i seçin.

  

Belge Makine Zekası Stüdyosu

1. Document Intelligence Studio giriş sayfasında payStub öğesini seçin.

2. Örnek ödeme saplama işlemini analiz edebilir veya kendi dosyalarınızı karşıya yükleyebilirsiniz.

3. Analizi çalıştır düğmesini seçin ve gerekirse Çözümle seçeneklerini yapılandırın:

Giriş gereksinimleri

• Desteklenen dosya biçimleri:

  Model	PDF	Resim: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Okundu	✔	✔	✔
  Düzen	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Genel Belge	✔	✔
  Önceden oluşturulmuş	✔	✔
  Özel ayıklama	✔	✔
  Özel sınıflandırma	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• En iyi sonuçları elde için belge başına tek bir net fotoğraf veya yüksek kaliteli tarama sağlayın.

• PDF ve TIFF için en fazla 2.000 sayfa işlenebilir (ücretsiz katman aboneliğiyle yalnızca ilk iki sayfa işlenir).

• Belgeleri analiz etmek için dosya boyutu ücretli (S0) katman için 500 MB ve 4 ücretsiz (F0) katman için MB'tır.

• Görüntü boyutları 50 piksel x 50 piksel ile 10.000 piksel x 10.000 piksel arasında olmalıdır.

• PDF’leriniz parola korumalıysa göndermeden önce kilidi kaldırmanız gerekir.

• Ayıklanacak metnin en düşük yüksekliği 1024 x 768 piksel görüntü için 12 pikseldir. Bu boyut, yaklaşık 150 nokta/inç (DPI) nokta metnine karşılık gelir 8 .

• Özel model eğitimi için eğitim verileri için en fazla sayfa sayısı özel şablon modeli için 500, özel sinir modeli için 50.000'dir.

  • Özel ayıklama modeli eğitimi için eğitim verilerinin toplam boyutu şablon modeli için 50 MB ve 1 sinir modeli için GB'tır.

  • Özel sınıflandırma modeli eğitimi için eğitim verilerinin toplam boyutu en fazla 10.000 sayfa ile GB'tır 1 . 2024-07-31-preview ve üzeri sürümler için eğitim verilerinin toplam boyutu gb ve en fazla 10.000 sayfadır 2 .

Desteklenen diller ve yerel ayarlar

Desteklenen dillerin tam listesi için Dil Desteği sayfamıza bakın.

Alan ayıklamaları

Adı	Tür	Açıklama	Standartlaştırılmış çıkış
EmployeeAddress	address	Çalışanın adresi	123 Maple Street, Springfield, IL, 62701
EmployeeName	string	Çalışanın adı	John A. Doe
EmployeeSSN	string	Çalışanın sosyal güvenlik numarası	123-45-6789
EmployerAddress	address	İşverenin adresi	456 Oak Avenue, Metropolis, NY, 10101
EmployerName	string	İşverenin listelenen adı	Contoso Corporation
PayDate	date	Maaş ödeme tarihi	26 Şubat 2020, İstanbul
PayPeriodStartDate	date	Ödeme döneminin başlangıç tarihi	19 Şubat 2020, İstanbul
PayPeriodEndDate	date	Ödeme döneminin bitiş tarihi	25 Şubat 2020, İstanbul
CurrentPeriodGrossPay	number	Geçerli dönemin brüt ödemesi	744,10 USD
YearToDateGrossPay	number	Yıllık brüt ödeme	2744,10 USD
CurrentPeriodTaxes	number	Geçerli dönemin vergileri	410,10 USD
YearToDateTaxes	number	Yıllık vergiler	855,90 ABD doları
CurrentPeriodDeductions	number	Geçerli dönemin kesintileri	410,10 USD
YearToDateDeductions	number	Yıldan bugüne kesintiler	855,90 ABD doları
CurrentPeriodNetPay	number	Geçerli dönemin net ödemesi	744,10 USD
YearToDateNetPay	number	Yıllık net ödeme	2744,10 USD

Desteklenen yerel ayarlar

prebuilt-payStub.us sürüm 2027-07-31-preview en-us yerel ayarını destekler.

Sonraki adımlar

• Document Intelligence Studio ile kendi formlarınızı ve belgelerinizi işlemeyi deneyin

• Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlayın ve seçtiğiniz geliştirme dilinde bir belge işleme uygulaması oluşturmaya başlayın.