Belge Zekası okuma modeli

Önemli

• Document Intelligence genel önizleme sürümleri, etkin geliştirme aşamasında olan özelliklere erken erişim sağlar. Genel Kullanılabilirlik (GA) öncesinde kullanıcı geri bildirimlerine göre özellikler, yaklaşımlar ve süreçler değişebilir.
• Belge Zekası istemci kitaplıklarının genel önizleme sürümü varsayılan olarak REST API sürüm 2024-07-31-preview'dır.
• Genel önizleme sürümü 2024-07-31-preview şu anda yalnızca aşağıdaki Azure bölgelerinde kullanılabilir. AI Studio'daki özel oluşturucu (belge alanı ayıklama) modelinin yalnızca Orta Kuzey ABD bölgesinde kullanılabildiğini unutmayın:
  • Doğu ABD
  • Batı ABD2
  • Batı Avrupa
  • Orta Kuzey ABD

Bu içerik şunlar için geçerlidir: v4.0 (önizleme) | Önceki sürümler: v3.1 (GA) v3.0 (GA)

Bu içerik şunlar için geçerlidir: v4.0 (önizleme) | Önceki sürümler: v3.1 (GA) v3.0 (GA)

Not

Etiketler, sokak işaretleri ve posterler gibi dış görüntülerden metin ayıklamak için, kullanıcı deneyimi senaryolarınıza OCR eklemeyi kolaylaştıran, performans açısından gelişmiş bir zaman uyumlu API ile genel, belge dışı görüntüler için iyileştirilmiş Azure AI Görüntü Analizi v4.0 Okuma özelliğini kullanın.

Belge Zekası Okuma Optik Karakter Tanıma (OCR) modeli, Azure AI Görüntü İşleme Okuma'dan daha yüksek çözünürlükte çalışır ve PDF belgelerinden ve taranmış görüntülerden yazdırma ve el yazısı metinleri ayıklar. Ayrıca Microsoft Word, Excel, PowerPoint ve HTML belgelerinden metin ayıklama desteği de içerir. Paragrafları, metin satırlarını, sözcükleri, konumları ve dilleri algılar. Okuma modeli, özel modellere ek olarak Düzen, Genel Belge, Fatura, Makbuz, Kimlik (Kimlik) belgesi, Sağlık sigortası kartı, W2 gibi önceden oluşturulmuş diğer Belge Zekası modelleri için temel alınan OCR altyapısıdır.

Optik Karakter Tanıma nedir?

Belgeler için Optik Karakter Tanıma (OCR), birden çok dosya biçiminde ve genel dilde büyük metin ağırlıklı belgeler için iyileştirilmiştir. Daha küçük ve yoğun metinlerin daha iyi işlenmesi için belge görüntülerinin daha yüksek çözünürlüklü taranmış olması gibi özellikler içerir; paragraf algılama; ve doldurulabilir form yönetimi. OCR özellikleri, tek karakterli kutular gibi gelişmiş senaryoları ve faturalarda, makbuzlarda ve diğer önceden oluşturulmuş senaryolarda yaygın olarak bulunan anahtar alanlarının doğru ayıklarını içerir.

Geliştirme seçenekleri (v4)

Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:

Özellik	Kaynaklar	Model Kimliği
OCR modelini okuma	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK	önceden oluşturulmuş okuma

Giriş gereksinimleri (v4)

• 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 .

Okuma modelini kullanmaya başlama (v4)

Document Intelligence Studio'yu kullanarak formlardan ve belgelerden metin ayıklamayı deneyin. Aşağıdaki varlıklara ihtiyacınız vardır:

• Azure aboneliği: Ücretsiz olarak 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.

  

Not

Document Intelligence Studio şu anda Microsoft Word, Excel, PowerPoint ve HTML dosya biçimlerini desteklememektedir.

Document Intelligence Studio ile işlenen örnek belge

1. Document Intelligence Studio giriş sayfasında Oku'yu seçin.

2. Örnek belgeyi analiz edebilir veya kendi dosyalarınızı karşıya yükleyebilirsiniz.

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

   

   Document Intelligence Studio'yu deneyin.

Desteklenen diller ve yerel ayarlar (v4)

Desteklenen dillerin tam listesi için Dil Desteği— belge çözümleme modelleri sayfamıza bakın.

Veri ayıklama (v4)

Not

Microsoft Word ve HTML dosyası v4.0'da desteklenir. PDF ve görüntülerle karşılaştırıldığında aşağıdaki özellikler desteklenmez:

• Her sayfa nesnesiyle açı, genişlik/yükseklik ve birim yoktur.
• Algılanan her nesne için sınırlayıcı çokgen veya sınırlayıcı bölge yoktur.
• Sayfa aralığı (pages) parametre olarak desteklenmez.
• Nesne yok lines .

Aranabilir PDF'ler

Aranabilir PDF özelliği, taranmış resim PDF dosyaları gibi bir analog PDF'yi eklenmiş metin içeren bir PDF'ye dönüştürmenizi sağlar. Ekli metin, algılanan metin varlıklarını görüntü dosyalarının üzerine katmanlayarak PDF'nin ayıklanan içeriğinde derin metin araması sağlar.

Önemli

• Şu anda, aranabilir PDF özelliği yalnızca Okuma OCR modeli prebuilt-readtarafından desteklenir. Bu özelliği kullanırken, diğer model türleri bu önizleme sürümü için hata döndüreceği için değerini olarak prebuilt-readbelirtinmodelId.
• Aranabilir PDF, 2024-07-31-preview prebuilt-read modeline ek ücret ödemeden aranabilir PDF çıktısı oluşturur.
  • Aranabilir PDF şu anda yalnızca GIRIŞ olarak PDF dosyalarını destekler. Görüntü dosyaları gibi diğer dosya türleri için destek daha sonra sağlanacaktır.

Aranabilir PDF'leri kullanma

Aranabilir PDF'yi kullanmak için işlemi kullanarak bir POST istekte bulunup Analyze çıkış biçimini olarak pdfbelirtin:

     POST /documentModels/prebuilt-read:analyze?output=pdf
     {...}
     202

İşlemin tamamlanmasını yoklama Analyze . İşlem tamamlandıktan sonra, işlem sonuçlarının PDF biçimini almak için bir GET istekte bulunun Analyze .

Başarıyla tamamlandıktan sonra PDF olarak alınabilir ve indirilebilir application/pdf. Bu işlem, Base64 ile kodlanmış JSON yerine PDF'nin eklenmiş metin biçiminin doğrudan indirilmesini sağlar.

     // Monitor the operation until completion.
     GET /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}
     200
     {...}

     // Upon successful completion, retrieve the PDF as application/pdf.
     GET /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}/pdf
     200 OK
     Content-Type: application/pdf

Pages parametresi

Sayfalar koleksiyonu, belgedeki sayfaların listesidir. Her sayfa belge içinde sıralı olarak temsil edilir ve sayfanın döndürülmüş olup olmadığını ve genişlik ile yüksekliği (piksel cinsinden boyutlar) gösteren yönlendirme açısını içerir. Model çıkışındaki sayfa birimleri gösterildiği gibi hesaplanır:

Dosya biçimi	Hesaplanan sayfa birimi	Toplam sayfa sayısı
Görüntüler (JPEG/JPG, PNG, BMP, HEIF)	Her resim = 1 sayfa birimi	Toplam resim sayısı
PDF	PDF ' deki her sayfa = 1 sayfa birimi	PDF'deki toplam sayfa sayısı
TIFF	TIFF = 1 sayfa birimindeki her resim	TIFF'deki toplam görüntü sayısı
Word (DOCX)	En fazla 3.000 karakter = 1 sayfa birimi, eklenmiş veya bağlantılı görüntüler desteklenmez	Her biri en fazla 3.000 karakterden oluşan toplam sayfa sayısı
Excel (XLSX)	Her çalışma sayfası = 1 sayfa birimi, eklenmiş veya bağlı görüntüler desteklenmez	Toplam çalışma sayfası
PowerPoint (PPTX)	Her slayt = 1 sayfalık birim, eklenmiş veya bağlı görüntüler desteklenmez	Toplam slayt sayısı
HTML	En fazla 3.000 karakter = 1 sayfa birimi, eklenmiş veya bağlantılı görüntüler desteklenmez	Her biri en fazla 3.000 karakterden oluşan toplam sayfa sayısı

Örnek kod

    # Analyze pages.
    for page in result.pages:
        print(f"----Analyzing document from page #{page.page_number}----")
        print(f"Page has width: {page.width} and height: {page.height}, measured with unit: {page.unit}")

GitHub'da örnekleri görüntüleyin.

Çıktı

    "pages": [
        {
            "pageNumber": 1,
            "angle": 0,
            "width": 915,
            "height": 1190,
            "unit": "pixel",
            "words": [],
            "lines": [],
            "spans": []
        }
    ]

Metin ayıklama için sayfaları kullanma

Çok sayfalı büyük PDF belgeleri için, metin ayıklama için belirli sayfa numaralarını veya sayfa aralıklarını belirtmek üzere sorgu parametresini kullanın pages .

Paragraf ayıklama

Belge Zekası'ndaki Okuma OCR modeli, koleksiyondaki paragraphs tanımlanan tüm metin bloklarını altında analyzeResultsen üst düzey nesne olarak ayıklar. Bu koleksiyondaki her girdi bir metin bloğunu temsil eder ve ayıklanan metni ve sınırlayıcı polygon koordinatları içerircontent. Bilgiler, span belgenin tam metnini içeren üst düzey content özellik içindeki metin parçasını gösterir.

    "paragraphs": [
        {
            "spans": [],
            "boundingRegions": [],
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we are seeing pharmaceutical and other life sciences organizations making major investments in Al and related technologies.\" TOM LAWRY | National Director for Al, Health and Life Sciences | Microsoft"
        }
    ]

Metin, satır ve sözcük ayıklama

Okuma OCR modeli, yazdırma ve el yazısı stil metinlerini ve wordsolarak lines ayıklar. Model, sınırlayıcı polygon koordinatlar ve confidence ayıklanan sözcükler için çıkış oluşturur. Koleksiyon, styles algılanırsa satırlar için el yazısı stilini ve ilişkili metne işaret eden aralıkları içerir. Bu özellik desteklenen el yazısı diller için geçerlidir.

Microsoft Word, Excel, PowerPoint ve HTML için, Belge Zekası Okuma modeli v3.1 ve sonraki sürümler tüm eklenmiş metni olduğu gibi ayıklar. Metinler sözcük ve paragraf olarak eklenir. Eklenmiş görüntüler desteklenmez.

Örnek kod

    # Analyze lines.
    if page.lines:
        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            words = get_words(page, line)
            print(
                f"...Line # {line_idx} has {len(words)} words and text '{line.content}' within bounding polygon '{line.polygon}'"
            )

            # Analyze words.
            for word in words:
                print(f"......Word '{word.content}' has a confidence of {word.confidence}")

GitHub'da örnekleri görüntüleyin.

Çıktı

    "words": [
        {
            "content": "While",
            "polygon": [],
            "confidence": 0.997,
            "span": {}
        },
    ],
    "lines": [
        {
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we",
            "polygon": [],
            "spans": [],
        }
    ]

El yazısı stil ayıklama

Yanıt, her metin satırının el yazısı stilinde olup olmadığını ve güvenilirlik puanını sınıflandırmayı içerir. Daha fazla bilgi için bkz. El yazısı dil desteği. Aşağıdaki örnekte örnek bir JSON kod parçacığı gösterilmektedir.

    "styles": [
    {
        "confidence": 0.95,
        "spans": [
        {
            "offset": 509,
            "length": 24
        }
        "isHandwritten": true
        ]
    }

Yazı tipi/stil eklentisi özelliğini etkinleştirdiyseniz, nesnenin bir parçası styles olarak yazı tipi/stil sonucunu da alırsınız.

Sonraki adımlar v4.0

Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlama:

• REST API
• C# SDK’sı
• Python SDK'sı
• Java SDK
• JavaScript

REST API'mizi keşfedin:

Belge Yönetim Bilgileri API'si v4.0

GitHub'da daha fazla örnek bulun:

Modeli okuma.