Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Önemli
Belge Yönetim Bilgileri v4.0'dan başlayarak ve bundan sonra kartvizit modeli (önceden oluşturulmuş businessCard) kullanım dışı bırakılmıştır. Kartvizit biçimlerinden veri ayıklamak için aşağıdakileri kullanın:
| Özellik | sürüm | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Kartvizit modeli | • v3.1:2023-07-31 (GA) • v3.0:2022-08-31 (GA) • v2.1 (GA) |
prebuilt-businessCard |
Bu içerik şunlar için geçerlidir:
Checkmarkv3.1 (GA) | Önceki sürümler:blue-checkmark v3.0mavi onay işaretiv2.1
Bu içerik şunlar için geçerlidir: | mor onay işaretipurple-checkmark v4.0 (GA) Önceki sürüm:mavi onay işaretiv2.1
[! INCLUDE [v2.1 için geçerlidir].. /(includes/applies-to-v21.md)]
Belge Zekası kartvizit modeli, kartvizit görüntülerindeki verileri analiz etmek ve ayıklamak için güçlü Optik Karakter Tanıma (OCR) özelliklerini derin öğrenme modelleriyle birleştirir. API, yazdırılan kartvizitleri analiz eder; ad, soyadı, şirket adı, e-posta adresi ve telefon numarası gibi önemli bilgileri ayıklar; ve yapılandırılmış bir JSON veri gösterimi döndürür.
Kartvizit veri ayıklama
Kartvizitler, bir işletmeyi veya profesyoneli temsil etmenin harika bir yoludur. Kartvizitlerde bulunan şirket logosu, yazı tipleri ve arka plan resimleri, şirket markasını yükseltmeye ve diğerlerinden ayırt etmelerine yardımcı olur. Kartvizit taramasını otomatikleştirmek için OCR ve makine öğrenmesi tabanlı teknikler uygulamak yaygın bir görüntü işleme senaryosudur. Satış ve pazarlama ekipleri tarafından kullanılan kurumsal sistemler genellikle kullanıcılarının yararına kartvizit veri ayıklama özelliği tümleştirmesine sahiptir.
Document Intelligence Studio ile işlenen örnek kartvizit
Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracıyla işlenen örnek iş
Dağıtım seçenekleri
Belge Yönetim Bilgileri v3.1:2023-07-31 (GA) aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Kartvizit modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK'sı • JavaScript SDK'sı |
önceden oluşturulmuş businessCard |
Belge Yönetim Bilgileri v3.0:2022-08-31 (GA) aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar | Model Kimliği |
|---|---|---|
| Kartvizit modeli | • Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK'sı • JavaScript SDK'sı |
önceden oluşturulmuş businessCard |
Document Intelligence v2.1 (GA) aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:
| Özellik | Kaynaklar |
|---|---|
| Kartvizit modeli | • Belge Yönetim Bilgileri etiketleme aracı • REST API • İstemci kitaplığı SDK'sı • Belge Zekası Docker kapsayıcısı |
Kartvizit veri ayıklamayı deneyin
Ad, iş unvanı, adres, e-posta ve şirket adı gibi verilerin kartvizitlerden nasıl ayıklandığına bakın. Aşağıdaki kaynaklara ihtiyacınız vardır:
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
Not
Document Intelligence Studio, v3.1 ve v3.0 API'leriyle kullanılabilir.
Document Intelligence Studio giriş sayfasında Kartvizitler'i seçin.
Örnek kartviziti analiz edebilir veya kendi dosyalarınızı karşıya yükleyebilirsiniz.
Analizi çalıştır düğmesini seçin ve gerekirse Çözümle seçeneklerini yapılandırın:
Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracı
Örnek araç giriş sayfasında, Veri almak için önceden oluşturulmuş modeli kullan kutucuğunu seçin.
Açılan menüden analiz etmek için Form Türü'nü seçin.
Aşağıdaki seçeneklerden analiz etmek istediğiniz dosya için bir URL seçin:
Kaynak alanında açılan menüden URL'yi seçin, seçili URL'yi yapıştırın ve Getir düğmesini seçin.
Belge Yönetim Bilgileri hizmeti uç noktası alanına, Elde ettiğiniz uç noktayı Belge Yönetim Bilgileri aboneliğinizle yapıştırın.
Anahtar alanına, Belge Yönetim Bilgileri kaynağınızdan aldığınız anahtarı yapıştırın.
Analizi çalıştır'ı seçin. Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracı, Önceden Oluşturulmuş API'yi Analiz Et ve belgeyi analiz et'i çağırır.
Sonuçları görüntüleyin- ayıklanan anahtar-değer çiftlerine, satır öğelerine, ayıklanan vurgulanmış metne ve algılanan tablolara bakın.
Not
Örnek Etiketleme aracı BMP dosya biçimini desteklemez. Bu, Belge Yönetim Bilgileri Hizmeti'nin değil aracın bir sınırlamasıdır.
Giriş gereksinimleri
Aşağıdaki dosya biçimleri desteklenir.
| Model | Resim: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF |
Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML |
|
|---|---|---|---|
| Okundu | ✔ | ✔ | ✔ |
| Düzen | ✔ | ✔ | ✔ |
| Genel belge | ✔ | ✔ | |
| Önceden oluşturulmuş | ✔ | ✔ | |
| Özel ayıklama | ✔ | ✔ | |
| Özel sınıflandırma | ✔ | ✔ | ✔ |
- Fotoğraflar ve taramalar: En iyi sonuçlar için belge başına tek bir net fotoğraf veya yüksek kaliteli tarama sağlayın.
- PDF'ler ve TIFF'ler: PDF'ler ve TIFF'ler için en fazla 2.000 sayfa işlenebilir. (Ücretsiz katman aboneliğiyle yalnızca ilk iki sayfa işlenir.)
- Dosya boyutu: Belgeleri analiz etmek için dosya boyutu ücretli (S0) katmanı için 500 MB ve ücretsiz (F0) katmanı için 4 MB'tır.
- Görüntü boyutları: Boyutlar 50 piksel x 50 piksel ile 10.000 piksel x 10.000 piksel arasında olmalıdır.
- Parola kilitleri: PDF'leriniz parola kilitliyse, göndermeden önce kilidi kaldırmanız gerekir.
- Metin yüksekliği: Ayıklanacak metnin en düşük yüksekliği 1024 x 768 piksel görüntü için 12 pikseldir. Bu boyut, inç başına 150 nokta olan yaklaşık 8 noktalı metne karşılık gelir.
- Özel model eğitimi: Eğitim verileri için en fazla sayfa sayısı, özel şablon modeli için 500 ve özel sinir modeli için 50.000'dir.
- Özel ayıklama modeli eğitimi: Eğitim verilerinin toplam boyutu şablon modeli için 50 MB ve sinir modeli için 1 GB'tır.
- Özel sınıflandırma modeli eğitimi: Eğitim verilerinin toplam boyutu en fazla 10.000 sayfa ile 1 GB'tır. 2024-11-30 (GA) için eğitim verilerinin toplam boyutu en fazla 10.000 sayfa ile 2 GB'tır.
- Office dosya türleri (DOCX, XLSX, PPTX): En fazla dize uzunluğu sınırı 8 milyon karakterdir.
- Desteklenen dosya biçimleri: JPEG, PNG, PDF ve TIFF
- PDF ve TIFF, en fazla 2.000 sayfa işlenir. Ücretsiz katman aboneleri için yalnızca ilk iki sayfa işlenir.
- Dosya boyutu 50 MB'tan az ve boyutlar en az 50 x 50 piksel ve en çok 10.000 x 10.000 piksel olmalıdır.
Desteklenen diller ve yerel ayarlar
Desteklenen dillerin tam listesi için önceden oluşturulmuş model dili destek sayfamıza bakın.
Alan ayıklamaları
Desteklenen belge ayıklama alanları için GitHub örnek depomuzdaki kartvizit modeli şema sayfasına bakın.
Ayıklanan alanlar
| Adı | Tür | Açıklama | Metin |
|---|---|---|---|
| Kişi Adları | nesne dizisi | Kartvizitten ayıklanan kişi adı | [{ "FirstName": "John", "LastName": "Doe" }] |
| FirstName | Dize | Kişinin adı (verilen) | "John" |
| LastName | Dize | Kişinin soyadı (aile) adı | "Doe" |
| Şirket Adları | dizeler dizisi | Kartvizitten ayıklanan şirket adı | ["Contoso"] |
| Departmanlar | dizeler dizisi | İlgili kişi departmanı veya kuruluşu | ["R&D"] |
| jobtitles | dizeler dizisi | İlgili kişinin İş unvanı | ["Yazılım Mühendisi"] |
| E-postalar | dizeler dizisi | Kartvizitten ayıklanan kişi e-postası | [""johndoe@contoso.com] |
| Web siteleri | dizeler dizisi | Kartvizitten ayıklanan web sitesi | ["https://www.contoso.com"] |
| Adresler | dizeler dizisi | Kartvizitten ayıklanan adres | ["123 Main Street, Redmond, Washington 98052"] |
| Cep Telefonları | telefon numaraları dizisi | Kartvizitten ayıklanan cep telefonu numarası | ["+19876543210"] |
| Fakslar | telefon numaraları dizisi | Kartvizitten ayıklanan faks telefon numarası | ["+19876543211"] |
| WorkPhone'lar | telefon numaraları dizisi | Kartvizitten ayıklanan iş telefonu numarası | ["+19876543231"] |
| Diğer Telefonlar | telefon numaraları dizisi | Kartvizitten ayıklanan diğer telefon numarası | ["+19876543233"] |
Desteklenen yerel ayarlar
Önceden oluşturulmuş kartvizitler v2.1 aşağıdaki yerel ayarları destekler:
- en-us
- en-au
- en-ca
- en-gb
- en-in
Geçiş kılavuzu ve REST API v3.1
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.
Belge Yönetim Bilgileri Örnek Etiketleme aracıyla kendi formlarınızı ve belgelerinizi işlemeyi deneyin
Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlayın ve seçtiğiniz geliştirme dilinde bir belge işleme uygulaması oluşturmaya başlayın.