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教程：Azure AI 服务的文档智能

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Azure AI 文档智能是一种 Azure AI 服务，使你能够使用机器学习技术构建自动化数据处理应用程序。 本教程介绍如何在 Azure Synapse Analytics 中轻松扩充数据。 你将使用文档智能来分析表单和文档，提取文本和数据，并返回结构化 JSON 输出。 可以快速获取根据特定内容定制的准确结果，无需进行繁琐的手动干预，也不需要具备丰富的数据科学专业知识。

本教程演示如何将文档智能和 SynapseML 结合使用来实现以下目的：

  • 从给定文档中提取文本和布局
  • 从收据中检测和提取数据
  • 从名片中检测和提取数据
  • 从发票中检测和提取数据
  • 从标识文档中检测和提取数据

如果没有 Azure 订阅，请在开始前创建一个试用帐户。

先决条件

入门

打开 Synapse Studio 并创建新笔记本。 若要开始，请导入 SynapseML。

import synapse.ml
from synapse.ml.cognitive import *

配置文档智能

使用你在配置前的步骤中配置的链接文档智能。

ai_service_name = "<Your linked service for Document Intelligence>"

分析布局

从给定文档中提取文本和布局信息。 输入文档必须是支持的内容类型之一：“application/pdf”、“image/jpeg”、“image/png”或“image/tiff”。

示例输入

示例采购订单的照片。

from pyspark.sql.functions import col, flatten, regexp_replace, explode, create_map, lit

imageDf = spark.createDataFrame([
  ("<replace with your file path>/layout.jpg",)
], ["source",])

analyzeLayout = (AnalyzeLayout()
                 .setLinkedService(ai_service_name)
                 .setImageUrlCol("source")
                 .setOutputCol("layout")
                 .setConcurrency(5))


display(analyzeLayout
        .transform(imageDf)
        .withColumn("lines", flatten(col("layout.analyzeResult.readResults.lines")))
        .withColumn("readLayout", col("lines.text"))
        .withColumn("tables", flatten(col("layout.analyzeResult.pageResults.tables")))
        .withColumn("cells", flatten(col("tables.cells")))
        .withColumn("pageLayout", col("cells.text"))
        .select("source", "readLayout", "pageLayout"))

预期结果

分析示例采购订单的预期结果的屏幕截图。

分析回执

使用光学字符识别 (OCR) 和我们的收据模型从收据中检测和提取数据，这让你可以轻松地从收据中提取结构化数据，例如商店名称、商家电话号码、交易日期、交易总额等。

示例输入

示例收据的照片。

imageDf2 = spark.createDataFrame([
  ("<replace with your file path>/receipt1.png",)
], ["image",])

analyzeReceipts = (AnalyzeReceipts()
                 .setLinkedService(ai_service_name)
                 .setImageUrlCol("image")
                 .setOutputCol("parsed_document")
                 .setConcurrency(5))


results = analyzeReceipts.transform(imageDf2).cache()
display(results.select("image", "parsed_document"))

预期结果

分析示例收据的预期结果的屏幕截图。

分析名片

使用光学字符识别 (OCR) 和名片模型从名片中检测和提取数据，这让你可以轻松地从名片中提取结构化数据，例如联系人姓名、公司名称、电话号码、电子邮件等。

示例输入

示例名片的照片。

imageDf3 = spark.createDataFrame([
  ("<replace with your file path>/business_card.jpg",)
], ["source",])

analyzeBusinessCards = (AnalyzeBusinessCards()
                 .setLinkedService(ai_service_name)
                 .setImageUrlCol("source")
                 .setOutputCol("businessCards")
                 .setConcurrency(5))

display(analyzeBusinessCards
        .transform(imageDf3)
        .withColumn("documents", explode(col("businessCards.analyzeResult.documentResults.fields")))
        .select("source", "documents"))

预期结果

分析示例名片的预期结果的屏幕截图。

分析发票

使用光学字符识别 (OCR) 以及我们的发票理解深度学习模型从发票中检测和提取数据，这让你可以轻松地从发票中提取结构化数据，例如客户、供应商、发票 ID、发票截止日期、总金额、发票应付金额、税额、发货人、帐单付款、行项等。

示例输入

示例发票的照片。

imageDf4 = spark.createDataFrame([
  ("<replace with your file path>/invoice.png",)
], ["source",])

analyzeInvoices = (AnalyzeInvoices()
                 .setLinkedService(ai_service_name)
                 .setImageUrlCol("source")
                 .setOutputCol("invoices")
                 .setConcurrency(5))

display(analyzeInvoices
        .transform(imageDf4)
        .withColumn("documents", explode(col("invoices.analyzeResult.documentResults.fields")))
        .select("source", "documents"))

预期结果

分析示例发票的预期结果的屏幕截图。

分析 ID 文档

使用光学字符识别 (OCR) 和我们的 ID 文档模型从标识文档中检测和提取数据，从而轻松从 ID 文档中提取结构化数据，例如名字、姓氏、出生日期、文档编号等。

示例输入

示例驾照的照片。

imageDf5 = spark.createDataFrame([
  ("<replace with your file path>/id.jpg",)
], ["source",])

analyzeIDDocuments = (AnalyzeIDDocuments()
                 .setLinkedService(ai_service_name)
                 .setImageUrlCol("source")
                 .setOutputCol("ids")
                 .setConcurrency(5))

display(analyzeIDDocuments
        .transform(imageDf5)
        .withColumn("documents", explode(col("ids.analyzeResult.documentResults.fields")))
        .select("source", "documents"))

预期结果

分析示例驾照的预期结果的屏幕截图。

清理资源

为了确保关闭 Spark 实例，请结束任何已连接的会话（笔记本）。 达到 Apache Spark 池中指定的空闲时间时，池将会关闭。 也可以从笔记本右上角的状态栏中选择“停止会话”。

显示状态栏上的“停止会话”按钮的屏幕截图。

后续步骤