文档智能常规文档模型
此内容适用于: v3.1 (GA) | 以前的版本: v3.0
此内容适用于: v3.0 (GA) | 最新的版本: v3.1
常规文档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,从文档中提取键值对、表和选择标记。 常规文档与 v3.1 和 v3.0 API 一起提供。 有关详细信息,请参阅迁移指南。
常规文档功能
一般文档模型是一种预先训练的模型,不需要标签或训练。
单个 API 从文档中提取键值对、选择标记、文本、表和结构。
常规文档模型支持结构化、半结构化和非结构化文档。
选择标记被标识为值是
:selected:
或:unselected:
的字段。
在文档智能工作室中处理的示例文档
键值对提取
常规文档 API 支持大多数表单类型,并会分析文档并提取键和关联值。 它非常适合用于从文档中提取常见的键值对。 可以使用常规文档模型作为训练不带标签的自定义模型的替代方法。
开发选项
文档智能 v3.1 支持以下工具、应用程序和库:
功能 | 资源 | 模型 ID |
---|---|---|
常规文档模型 | • 文档智能工作室 • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
预生成文档 |
文档智能 v3.0 支持以下工具、应用程序和库:
功能 | 资源 | 模型 ID |
---|---|---|
常规文档模型 | • 文档智能工作室 • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
预生成文档 |
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,训练数据总大小为2
GB,上限为 10,000 页。
常规文档模型数据提取
尝试使用文档智能工作室从表单和文档中提取数据。
需要以下资源:
注意
v3.0 API 提供文档智能工作室和常规文档模型。
在文档智能工作室主页上,选择“常规文档”。
可以分析示例文档或上传自己的文件。
选择“运行分析”按钮,并根据需要配置“分析选项”:
键值对
键值对是文档中的特定范围,用于标识标签或键及其关联的响应或值。 在结构化形式中,这些对可以是用户为该字段输入的标签和值。 在非结构化文档中,它们可能是基于段落中的文本执行合同的日期。 AI 模型经过训练,可基于各种文档类型、格式和结构提取可识别的键和值。
当模型检测到有键但无关联的值,或模型处理可选字段时,键也可以单独存在。 例如,在某些实例中,窗体上的中间名字段可留空。 键值对是文档中包含的文本范围。 对应以不同方式描述相同值的文档,例如客户/用户,关联的键将是客户或用户(具体取决于上下文)。
数据提取
Model | 文本提取 | 键值对 | 选择标记 | 表 | 公用名 |
---|---|---|---|---|---|
常规文档 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓* |
✓* - 仅在 2023-07-31
(v3.1 GA) 及更高版本的 API 版本中可用。
支持的语言和区域设置
有关支持的语言的完整列表,请参阅语言支持 - 文档分析模型页。
注意事项
由于键是从文档中提取的文本的范围,因此对于半结构化文档,需要将键映射到现有的键字典。
可能会看到有键无值的键值对。 例如,用户在表单上选择不提供电子邮件地址。
后续步骤
请参阅我们的文档智能 v3.1 迁移指南,以了解如何在应用程序和工作流中使用 v3.1 版本。
浏览我们的 REST API。