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文档智能银行支票模型

文档智能银行支票模型将强大的光学字符识别 (OCR) 功能与深度学习模型相结合,可从美国银行对帐单中分析和提取数据。 该 API 分析打印支票,提取重要信息,并返回结构化 JSON 数据表示形式。

功能 版本 模型 ID
支票模型 • v4.0:2024-07-31(预览版) prebuilt-check.us

支票数据提取

支票是将付款人帐户金额转帐到接收方帐户的一种安全方法。 企业使用支票作为签名文档向其供应商付款,以指示银行付款。 了解如何从美国银行对帐单中提取数据(包括支票详细信息、帐户详细信息、金额、备忘录)。 需要以下资源:

  • Azure 订阅,可以免费创建一个

  • Azure 门户中的文档智能实例。 可以使用免费定价层 (F0) 来试用该服务。 在部署资源后,选择“转到资源”以获取密钥和终结点。

该屏幕截图显示了 Azure 门户中密钥和终结点的位置。

文档智能工作室

注意

文档智能工作室与 v3.1 和 v3.0 API 一起提供。

  1. 文档智能工作室主页上,选择“支票”

  2. 可以分析示例支票或上传自己的文件。

  3. 选择“运行分析”按钮,并根据需要配置“分析选项”:

    文档智能工作室中“运行分析”和“分析选项”按钮的屏幕截图。

    试用 Document Intelligence Studio

输入要求

  • 支持的文件格式:

    型号 PDF 图像:
    JPEG/JPGPNGBMPTIFFHEIF
    Microsoft Office:
    Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML
    读取
    布局 ✔(2024-07-31-preview、2024-02-29-preview、2023-10-31-preview)
    常规文档
    预生成
    自定义提取
    自定义分类 ✔(2024-07-31-preview、2024-02-29-preview)
  • 为获得最佳结果,请针对每个文档提供一张清晰的照片或高质量的扫描件。

  • 对于 PDF 和 TIFF,最多可处理 2,000 页(对于免费层订阅,仅处理前两页)。

  • 用于分析文档的文件大小对于付费 (S0) 层为 500 MB,对于免费 (F0) 层为 4 MB。

  • 图像尺寸必须介于 50 像素 x 50 像素与 10,000 像素 x 10,000 像素之间。

  • 如果 PDF 是密码锁定的文件,则必须先删除锁,然后才能提交它们。

  • 对于 1024 x 768 像素的图像,要提取的文本的最小高度为 12 像素。 此尺寸对应于 150 点/英寸 (DPI) 的大约 8 号字文本。

  • 对于自定义模型训练,自定义模板模型的训练数据最大页数为 500,自定义神经模型的训练数据最大页数为 50,000。

    • 对于自定义提取模型训练,模板模型的训练数据总大小为 50 MB,神经网络模型的训练数据总大小为 1 GB。

    • 对于自定义分类模型训练,训练数据总大小为 1 GB,上限为 10,000 页。 对于 2024-07-31-preview 及更高版本,训练数据的总大小为 2 GB,上限为 10,000 页。

支持的语言和区域设置

有关受支持语言的完整列表,请参阅我们的预生成模型语言支持页。

字段提取

有关受支持的文档提取字段,请参阅 GitHub 示例存储库中的银行支票模型架构页。

支持的区域设置

prebuilt-check.us 版本 2024-07-31-preview 支持 en-us 区域设置。

后续步骤