檔智慧 payStub 模型

Document Intelligence payStub 模型結合了強大的光學字元辨識（OCR）功能與深度學習模型，以分析及擷取薪酬和收益數據從工資單。 API 會分析文件和檔案，以及薪資相關的資訊，並傳回結構化 JSON 資料表示法。

功能	version	Model ID
payStub 模型	• v4.0:2024-07-31 (預覽)	`prebuilt-payStub.us`

嘗試進行payStub數據擷取

薪資單是雇主向員工發出的必要文件，提供特定付款期間的所得、扣除和凈付款資訊。請參閱如何使用 prebuilt-payStub.us 模型擷取資料。您需要下列資源：

Azure 訂用帳戶 - 您可建立一個免費訂用帳戶
Azure 入口網站中的 Document Intelligence 執行個體。您可以使用免費定價層 (F0) 來試用服務。部署資源後，選取 [前往資源] 以取得金鑰和端點。

支援的檔案格式：

模型	PDF	影像： `JPEG/JPG`、`PNG`、`BMP`、`TIFF`、`HEIF`	Microsoft Office： Word (`DOCX`)、Excel (`XLSX`)、PowerPoint (`PPTX`)、HTML
參閱	✔	✔	✔
版面配置	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview、2024-02-29-preview、2023-10-31-preview)
一般文件	✔	✔
預建	✔	✔
自訂擷取	✔	✔
自訂分類	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview、2024-02-29-preview)

若要得到最佳結果，請為每個文件提供一張清晰的照片或高畫質的掃描檔案。
若使用 PDF 和 TIFF，最多可處理 2,000 頁 (若使用免費層訂閱，則只會處理前兩頁)。
付費 (S0) 層分析文件的檔案大小為 500 MB，免費 (F0) 層則為 4 MB。
影像維度必須介於 50 像素 x 50 像素和 10,000 像素 x 10,000 像素之間。
如果您的 PDF 有密碼鎖定，則必須先移除鎖定才能提交。
針對 1024 x 768 像素影像的擷取文字高度下限為 12 像素。此維度在 150 點/英吋 (DPI) 時大約相當於 8 點文字。
針對自訂模型定型，自訂範本模型的定型資料頁數上限為 500，而自訂神經網路模型的上限則為 50,000。
- 對於自訂擷取模型定型，範本模型的定型資料大小總計為 50 MB，而神經模型的大小總計則為 1 GB。
- 針對自訂分類模型定型，定型資料的大小總計為 1 GB (上限為 10,000 頁)。對於 2024-07-31-preview 和更新版本，定型資料的大小總計為 2 GB，最多 10,000 頁。

如需支持語言的完整清單， 請參閱 我們預先建置的模型語言支持頁面。

如需支持的檔擷取字段，請參閱 GitHub 範例存放庫中的 payStub模型架構頁面。

prebuilt-payStub.us 2027-07-31-preview 版本支援 en-us 地區設定。