Belge Yönetim Bilgileri payStub modeli

Document Intelligence payStub modeli, maaş ve kazanç verilerini ödeme makbuzlarından 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
payStub modeli	v4.0: 2024-11-30 (GA)	prebuilt-payStub.us

payStub 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

Aşağıdaki dosya biçimleri desteklenir.

Model	PDF	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 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 payStub model şeması sayfasına bakın.

Desteklenen yerel ayarlar

prebuilt-payStub.us sürümü 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.