Modelo payStub de Inteligência Documental

O modelo payStub de Inteligência Documental combina poderosas capacidades de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) com modelos de aprendizagem profunda para analisar e extrair dados de remuneração e ganhos de recibos de vencimento. A API analisa documentos e arquivos com informações relacionadas à folha de pagamento; extrai informações importantes e retorna uma representação de dados JSON estruturada.

Experimente a extração de dados do payStub

Os holerites são documentos essenciais emitidos pelos empregadores aos empregados, fornecendo informações sobre ganhos, deduções e salários líquidos para um período de pagamento específico. Veja como os dados são extraídos usando prebuilt-payStub.us o modelo. Você precisa dos seguintes recursos:

• Uma assinatura do Azure — você pode criar uma gratuitamente

• Uma instância de Document Intelligence no portal do Azure. Você pode usar o nível de preço gratuito (F0) para experimentar o serviço. Depois que o recurso for implantado, selecione Ir para o recurso para obter sua chave e o ponto de extremidade.

  

Estúdio de Inteligência de Documentação

1. Na página inicial do Document Intelligence Studio, selecione payStub.

2. Você pode analisar o stub de pagamento de amostra ou fazer upload de seus próprios arquivos.

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

Requisitos de entrada

• Formatos de ficheiro suportados:

  Modelo	PDF	Imagem: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, , HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lida	✔	✔	✔
  Esquema	✔	✔	✔
  Documento Geral	✔	✔
  Pré-criado	✔	✔
  Extração personalizada	✔	✔
  Classificação personalizada	✔	✔	✔

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

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

• O tamanho do arquivo para analisar 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 pixels x 50 pixels e 10.000 pixels x 10.000 pixels.

• Se os seus PDFs forem bloqueados por uma palavra-passe, terá de remover o bloqueio antes da submetê-los.

• A altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1024 x 768 pixels. Esta dimensão corresponde a cerca 8 de texto pontual 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 treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é 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.

Idiomas e localidades suportados

Para obter uma lista completa dos idiomas suportados, consulte nossa página de suporte a idiomas de modelo pré-criados.

Extrações de campo

Para campos de extração de documentos suportados, consulte a página de esquema do modelo payStub em nosso repositório de exemplo do GitHub.

Localidades suportadas

A versão prebuilt-payStub.us suporta a localidade en-us .

Próximos passos

• Experimente processar os seus próprios formulários e documentos com o Document Intelligence Studio

• Conclua um início rápido do Document Intelligence e comece a criar um aplicativo de processamento de documentos na linguagem de desenvolvimento de sua escolha.