文档智能收据模型
此内容适用于: v2.1
文档智能收据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,可从销售收据中分析和提取关键信息。 收据的格式和质量各有不同,包括印刷和手写收据。 该 API 提取关键信息,例如商家名称、商家电话号码、交易日期、税金和交易总额,并返回结构化 JSON 数据。
支持的收据类型:
- 热效应
- 信用卡
- 汽油
- Parking
- 酒店
- 运输
- 通信
- 娱乐
- 航班
- 培训
- 医药/医疗
收据数据提取
收据数字化包括将各种类型的收据(包括扫描件、照片和打印副本)转换为数字格式,以便简化下游处理。 示例包括费用管理、消费者行为分析、税务自动化等。将文档智能与 OCR(光学字符识别)技术结合使用,可以提取和解释这些不同收据格式中的数据。 文档智能处理简化了转换过程,但也大大减少了所需的时间和工作量,从而促进高效的数据管理和检索。
使用文档智能工作室处理的示例收据:
使用文档智能示例标记工具处理的示例收据:
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 |
---|---|---|
收据模型 | • 文档智能工作室 • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
prebuilt-receipt |
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 |
---|---|---|
收据模型 | • 文档智能工作室 • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
prebuilt-receipt |
文档智能 v2.1 支持以下工具、应用程序和库:
功能 | 资源 |
---|---|
收据模型 | • 文档智能标记工具 • REST API • 客户端库 SDK • 文档智能 Docker 容器 |
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,训练数据的总大小为2
GB,上限为 10,000 页。
- 支持的文件格式:JPEG、PNG、PDF 和 TIFF。
- PDF 和 TIFF 支持的页面限额:文档智能最多可为标准层订阅者处理 2,000 个页面,或仅可为免费层订阅者处理前两页。
- 支持的文件大小:小于 50 MB;最小像素:50 x 50 像素;最大像素:10,000 x 10,000 像素。
收据模型数据提取
查看文档智能如何从收据中提取数据(包括交易时间和日期、商家信息和总金额)。 需要以下资源:
注意
文档智能工作室提供 v3.1 和 v3.0 API 及更高版本。
在文档智能工作室主页上,选择“收据”。
可以分析示例收据或上传自己的文件。
选择“运行分析”按钮,并根据需要配置“分析选项”:
文档智能示例标记工具
导航到“文档智能示例工具”。
在示例工具主页上,选择“使用预生成模型获取数据”磁贴。
从下拉菜单中选择要分析的“表单类型”。
从以下选项中选择要分析的文件的 URL:
从“源”字段的下拉菜单中选择“URL”,粘贴所选 URL,然后选择“提取”按钮。
在“文档智能服务终结点”字段中,粘贴使用文档智能订阅获得的终结点。
在“密钥”字段中,粘贴从文档智能资源中获取的密钥。
选择“运行分析”。 文档智能示例标记工具可调用分析预生成 API 并分析文档。
查看结果 - 查看提取的键值对、明细项目、突出显示的提取的文本和检测到的表。
注意
示例标记工具不支持 BMP 文件格式。 这是工具的一项限制,而不是文档智能服务的限制。
支持的语言和区域设置
有关受支持语言的完整列表,请参阅我们的“预生成模型语言支持”页。
字段提取
名称 | Type | 说明 | 标准化输出 |
---|---|---|---|
ReceiptType | 字符串 | 销售收据类型 | Itemized |
MerchantName | 字符串 | 开具收据的商家的名称 | |
MerchantPhoneNumber | phoneNumber | 列出的商户电话号码 | +1 xxx xxx xxxx |
MerchantAddress | 字符串 | 列出的商家地址 | |
TransactionDate | Date | 开具收据的日期 | yyyy-mm-dd |
TransactionTime | 时间 | 开具收据的时间 | hh-mm-ss(24 小时) |
总计 | 数字(美元) | 全部交易收据总额 | 两位小数浮点数 |
小计 | 数字(美元) | 收据小计,通常在纳税前 | 两位小数浮点数 |
税款 | 数字(美元) | 收据上的总税额(通常为销售税或等价税款)。 在 2022-06-30 版本中重命名为“TotalTax”。 | 两位小数浮点数 |
提示 | 数字(美元) | 买家提供的小费 | 两位小数浮点数 |
项 | 对象数组 | 提取的行项,其中包含名称、数量、单价和提取的总价格 | |
名称 | String | 项的说明。 在 2022-06-30 版本中重命名为“Description”。 | |
数量 | Number | 每个项的数量 | 两位小数浮点数 |
价格 | Number | 每个项单位的单独价格 | 两位小数浮点数 |
TotalPrice | Number | 行项总价 | 两位小数浮点数 |
有关受支持的文档提取字段,请参阅 GitHub 示例存储库中的“收据模型架构”页。
迁移指南和 REST API v3.1
- 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。
后续步骤
尝试使用 Document Intelligence Studio 来处理你自己的表单和文档。
完成文档智能快速入门,并使用你选择的开发语言开始创建文档处理应用。
尝试使用文档智能示例标记工具来处理你自己的表单和文档。
完成文档智能快速入门,并使用你选择的开发语言开始创建文档处理应用。