Modelos de processamento de documentos

Esse conteúdo se aplica a: v4.0 (GA) | Versões anteriores: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

Esse conteúdo se aplica a: v3.1 (GA) | Última versão: v4.0 (GA) | Versões anteriores: v3.0 v2.1

Esse conteúdo se aplica a: v3.0 (GA) | Últimas versões: v4.0 (GA) v3.1 | Versão anterior: v2.1

Esse conteúdo se aplica a: v2.1 | Última versão: v4.0 (GA)

A IA do Azure para Informação de Documentos dá suporte a uma ampla variedade de modelos que permitem adicionar processamento de informação de documentos aos seus aplicativos e fluxos. Você pode usar um modelo específico do domínio predefinido ou treinar um modelo personalizado personalizado para seus casos específicos de necessidade e uso de negócios. A Informação de Documentos pode ser usada com a API REST ou bibliotecas de clientes Python, C#, Java e JavaScript.

Caixa delimitadora e coordenadas de polígono

Uma caixa delimitadora (polygon na v3.0 e versões posteriores) é um retângulo abstrato que envolve elementos de texto em um documento ou em um formulário, além de ser usada como um ponto de referência para a detecção de objetos.

• A caixa delimitadora especifica a posição utilizando um plano de coordenadas x e y apresentado em uma matriz de quatro pares numéricos. Cada par representa um canto da caixa na seguinte ordem: superior esquerdo, superior direito, inferior direito, inferior esquerdo.

• As coordenadas de imagem são apresentadas em pixels. Para um PDF, as coordenadas são apresentadas em polegadas.

Suporte ao idioma

Os modelos universais baseados em aprendizado profundo na Informação de Documentos dá suporte a vários idiomas que podem extrair texto multilíngue de imagens e documentos, incluindo linhas de texto com idiomas mistos. Os idiomas compatíveis variam de acordo com a funcionalidade do serviço de Informação de Documentos. Para obter uma lista completa, confira os seguintes artigos:

• Suporte ao idioma: modelos de análise de documentos
• Suporte de idiomas: modelos predefinidos
• Suporte ao idioma: modelos personalizados

Disponibilidade regional

A Informação de Documentos geralmente está disponível em muitas das mais de 60 regiões de infraestrutura global do Azure.

Para obter mais informações, consulte nossa página geografias do Azure para ajudar a escolher a região que é melhor para você e seus clientes.

Detalhes do modelo

Esta seção descreve a saída que você pode esperar de cada modelo. Você pode estender a saída da maioria dos modelos com recursos de complemento.

Ler OCR

A API de Leitura analisa e extrai linhas, palavras, seus locais, idiomas detectados e estilo manuscrito, se detectado.

Exemplo de documento processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Análise de layout

O modelo de Análise de layout analisa e extrai texto, tabelas, marcas de seleção e outros elementos de estrutura como títulos, títulos de seção, cabeçalhos de página, rodapés de página e muito mais.

Exemplo de documento processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

cartão do seguro de saúde

O modelo de cartão de seguro de saúde combina recursos avançados de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) com modelos de aprendizado profundo para analisar e extrair informações importantes de cartões do seguro de saúde dos EUA.

Exemplo de cartão do seguro de saúde dos EUA processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Documentos de impostos dos EUA

Os modelos de documentos de impostos dos EUA analisam e extraem campos-chave e itens de linha de um grupo selecionado dos documentos fiscais. A API dá suporte à análise de documentos de impostos em inglês dos EUA de vários formatos e qualidade, incluindo imagens capturadas por telefone, documentos digitalizados e PDFs digitais. Os modelos a seguir têm suporte atualmente:

Exemplo de documento W-2 processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Documentos de hipoteca dos EUA

Os modelos de documentos de hipoteca dos EUA analisam e extraem campos-chave, incluindo informações de mutuários, empréstimos e propriedades de um grupo seleto de documentos de hipoteca. A API dá suporte à análise de documentos de hipoteca em inglês dos EUA de vários formatos e níveis de qualidade, incluindo imagens capturadas por telefone, documentos digitalizados e PDFs digitais. Os modelos a seguir têm suporte atualmente:

Exemplo de documento de declaração de conclusão de transação processado com o Estúdio de Informação de Documentos:

Contrato

O modelo de contrato analisa e extrai os principais campos e itens de linha de contratos, incluindo partes, jurisdições, ID do contrato e título. Atualmente, o modelo dá suporte a formatos de documento em inglês.

Exemplo de recibo processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Cheque bancário dos EUA

O modelo de contrato analisa e extrai campos importantes da verificação, incluindo detalhes de cheques, detalhes da conta, valor e memorando extraídos de cheques bancárias dos EUA.

Amostra de cheque bancário processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Extrato bancário dos EUA

O modelo de extrato bancário analisa e extrai campos e itens de linha importantes do número da conta, detalhes do banco, detalhes do extrato e detalhes de transações dos extratos bancários dos EUA.

Amostra de extrato bancário processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Contracheque

O modelo de contracheque analisa e extrai os campos e itens de linha mais importantes de documentos e arquivos contendo informações relacionadas à folha de pagamento.

Amostra de contracheque processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Fatura

O modelo de fatura automatiza o processamento de faturas para extrair o nome do cliente, o endereço para cobrança, a data de vencimento e o valor devido, os itens de linha e outros dados-chave.

Exemplo de fatura processada usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Receipt

Use o modelo de recibo para digitalizar os recibos de vendas e extrair o nome do comerciante, as datas, os itens de linha, as quantidades e os totais dos recibos impressos e manuscritos. A versão v3.0 também dá suporte a processamento de recibos de hotel de página única.

Exemplo de recibo de processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

ID (Documento de identificação)

Use o modelo de ID (documento de identificação) para processar Carteiras de Habilitação dos EUA (todos os 50 estados e o Distrito de Columbia) e páginas biográficas de passaportes internacionais (excluindo o visto e outros documentos de viagem) para extrair os campos-chave.

Exemplo de carteira de motorista dos EUA processada usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Certidão de casamento

Use o modelo de certidão de casamento para processar as certidões de casamento dos EUA a fim de extrair campos-chave, incluindo os indivíduos, a data e o local.

Exemplo de certidão de casamento dos EUA processado com o Estúdio de Informação de Documentos:

Cartão de crédito

Use o modelo de cartão de crédito para processar cartões de crédito e débito a fim de extrair campos-chave.

Exemplo de cartão de crédito processado com o Estúdio de Informação de Documentos:

Modelos personalizados

Os modelos personalizados podem ser amplamente classificados em dois tipos. Modelos de classificação personalizados que dão suporte à classificação de um “tipo de documento” e modelos de extração personalizados que podem extrair um esquema definido de um tipo de documento específico.

Os modelos de documentos personalizados analisam e extraem dados dos documentos e formulários específicos para a empresa. Eles reconhecem os campos de formulário no conteúdo distinto e extrair os pares chave-valor e os dados de tabela. Você só precisa de um exemplo do tipo de formulário para começar.

Os modelos personalizados da versão v3.0 e posteriores dão suporte à detecção de assinatura em modelos personalizados (formulário) e tabelas entre páginas em modelos e em modelos neurais. A detecção de assinatura procura a presença de uma assinatura, não a identidade da pessoa que assina o documento. Se o modelo retornar não assinado em detecção de assinatura, o modelo não encontrou uma assinatura no campo definido.

Exemplo de modelo personalizado processado usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Extração personalizada

O modelo de extração personalizado pode ser um de três tipos, modelo personalizado ou neural personalizado. Para criar um modelo de extração personalizado, rotule um conjunto de documentos com os valores que deseja extrair e treine o modelo no conjunto de dados rotulado. É necessário somente cinco exemplos do mesmo tipo de formulário ou documento para começar.

Exemplo de extração personalizada processada usando o Estúdio de Informação de Documentos:

Classificador personalizado

O modelo de classificação personalizado permite que você identifique o tipo de documento antes de invocar o modelo de extração. O modelo de classificação está disponível a partir da API 2023-07-31 (GA). Treinar um modelo de classificação personalizado requer pelo menos duas classes distintas e um mínimo de cinco amostras por classe.

Modelos compostos

Um modelo composto é criado com uma coleção de modelos personalizados e atribuindo-os a um único modelo criado a partir de tipos de formulário. É possível atribuir vários modelos personalizados a um modelo composto chamado com uma única ID de modelo. Você pode atribuir até 200 modelos personalizados treinados a um único modelo composto.

Janela de diálogo do modelo composto no Estúdio de Informação de Documentos:

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.

Migração de versão

Saiba como usar a Informação de Documentos v3.0 em seus aplicativos seguindo nosso Guia de migração da Informação de Documentos v3.1

Layout

A API de Layout analisa e extrai de documentos o texto, tabelas e cabeçalhos, marcas de seleção e informações de estrutura.

Exemplo de documento processado usando a Ferramenta de rotulagem de exemplo:

Fatura

O modelo de fatura analisa e extrai informações importantes de faturas de vendas. A API analisa faturas em vários formatos e extrai informações importantes, como nome do cliente, endereço para cobrança, data de vencimento e valor devido.

Exemplo de fatura processada usando a Ferramenta de rotulagem de exemplo:

Receipt

• O modelo de recibo analisa e extrai informações importantes de recibos de vendas impressos e manuscritos.

Exemplo de recibo processado usando a Ferramenta de rotulagem de exemplo:

Documento de identificação

O modelo de documento de identificação analisa e extrai as principais informações dos seguintes documentos:

• Carteiras de Habilitação dos EUA (todos os 50 estados e o distrito de Colúmbia)

• Páginas biográficas de passaportes internacionais (excluindo vistos e outros documentos de viagem). A API analisa documentos de identidade e extrações

Exemplo de carteira de habilitação dos EUA processada usando a Ferramenta de rotulagem de exemplo:

Cartão de visita

O modelo de cartão de visita analisa e extrai informações importantes de imagens de cartão de visita.

Exemplo de cartão de visita processado usando a Ferramenta de rotulagem de exemplo:

Personalizado

• Os modelos personalizados analisam e extraem dados de formulários e documentos específicos para sua empresa. A API é um programa de machine learning treinado para reconhecer campos de formulário em seu conteúdo distinto e extrair pares chave-valor e dados de tabela. Você só precisa de cinco exemplos do mesmo tipo de formulário para começar e seu modelo personalizado pode ser treinado com ou sem conjuntos de dados rotulados.

Exemplo de processamento de modelo personalizado usando a Ferramenta de rotulagem de exemplo:

Modelo personalizado composto

Um modelo composto é criado com uma coleção de modelos personalizados e atribuindo-os a um único modelo criado a partir de tipos de formulário. É possível atribuir vários modelos personalizados a um modelo composto chamado com uma única ID de modelo. Você pode atribuir até 100 modelos personalizados treinados a um único modelo composto.

Janela de diálogo do modelo composto usando a Ferramenta de rotulagem de exemplo:

Extração de dados do modelo

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.

Migração de versão

Você pode aprender a usar a Informação de Documentos v3.0 em seus aplicativos seguindo nosso Guia de migração da Informação de Documentos v3.1

• 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.

• Tente processar seus próprios formulários e documentos com a ferramenta Rotulagem de Amostra 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.