Modelos de documentos hipotecários de Inteligência de Documentos

Esse conteúdo se aplica a: v4.0 (GA)

Os modelos de hipoteca de inteligência documental usam recursos poderosos de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e modelos de aprendizagem profunda para analisar e extrair campos-chave de documentos hipotecários. Os documentos hipotecários podem ter vários formatos e qualidades. A API analisa documentos hipotecários e retorna uma representação estruturada de dados JSON. Atualmente, os modelos suportam apenas documentos em inglês. Com a V4.0 mais recente, agora você pode extrair assinaturas de aplicativos e formulários hipotecários.

Tipos de documento com suporte:

• Solicitação Uniforme de Empréstimo Residencial (Formulário 1003)
• Relatório de Avaliação Residencial Uniforme (Formulário 1004)
• Verificação do formulário de emprego (Formulário 1005)
• Resumo de Subscrição e Transmissão Uniforme (Formulário 1008)
• Formulário de divulgação de fechamento

Opções de desenvolvimento

Requisitos de entrada

• Formatos de arquivo com suporte:

  Modelar	PDF	Image,: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Ler	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔
  Documento geral	✔	✔
  Predefinida	✔	✔
  Extração personalizada	✔	✔
  Classificação personalizada	✔	✔	✔

• Para ter melhores resultados, forneça uma foto clara ou uma digitalização de alta qualidade por documento.

• Para PDF e TIFF, até 2.000 páginas podem ser processadas (com uma assinatura de camada gratuita, apenas as duas primeiras páginas são processadas).

• O tamanho do arquivo para análise de documentos é de 500 MB para a camada paga (S0) e 4 MB para a camada gratuita (F0).

• As dimensões da imagem devem estar entre 50 x 50 pixels e 10.000 x 10.000 pixels.

• Se os PDFs estiverem com bloqueio de senha, você deverá remover o bloqueio antes do envio.

• A altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1.024 x 768 pixels. Essa dimensão corresponde a aproximadamente 8 pontos de texto a 150 pontos por polegada (DPI).

• Para treinamento de modelo personalizado, o número máximo de páginas para dados de treinamento é 500 para o modelo de modelo personalizado e 50.000 para o modelo neural personalizado.

  • Para o treinamento do modelo de extração personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo de modelo e 1 GB para o modelo neural.

  • Para o treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 1 GB, com um máximo de 10.000 páginas. Para 2024-11-30 (GA), o tamanho total dos dados de treinamento é 2 GB com um máximo de 10.000 páginas.

Experimente a extração de dados de documentos hipotecários

Para ver como funciona a extração de dados do serviço de documentos hipotecários, você precisará dos seguintes recursos:

• Uma assinatura do Azure: você pode criar uma gratuitamente.

• Uma instância da Informação de Documentos no portal do Azure. Você pode usar o tipo de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço. Depois que o recurso for implantado, selecione Ir para o recurso para obter a chave e o ponto de extremidade.

Estúdio de Informação de Documentos

1. Na página inicial do Estúdio da Informação de Documentos, selecione Hipoteca.

2. Você pode analisar os documentos hipotecários de exemplo ou carregar seus próprios arquivos.

3. Selecione o botão Executar análise e, se necessário, configure as opções Analisar :

   

Idiomas e localidades com suporte

Confira nossa página Suporte ao idioma – modelos predefinidos, para obter uma lista completa dos idiomas compatíveis.

Extração de campo

Para os campos de extração de documentos com suporte, confira as páginas de esquema de modelo de documento de hipoteca em nosso repositório de amostras do GitHub.

Próximas etapas

• Experimente processar seus próprios formulários e documentos com o Estúdio da Informação de Documentos.

• Execute um início rápido do serviço Informação de Documentos e comece a criar um aplicativo de processamento de documentos na linguagem de desenvolvimento de sua escolha.