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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:
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。
在文档智能工作室主页上,选择“支票”。
可以分析示例支票或上传自己的文件。
选择“运行分析”按钮,并根据需要配置“分析选项”:
输入要求
支持的文件格式:
型号 PDF 图像: JPEG/JPG
、PNG
、BMP
、TIFF
、HEIF
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
尝试使用 Document Intelligence Studio 来处理你自己的表单和文档
完成文档智能快速入门,并使用你选择的开发语言开始创建文档处理应用。