Lesemodell für Document Intelligence

Dieser Inhalt gilt für: Version 4.0 (Vorschau) | Frühere Versionen: Version 3.1 (GA) Version 3.0 (GA)

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Das Dokument Intelligenz-Lesemodell für die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) wird mit einer höheren Auflösung ausgeführt als bei Azure KI Vision-Lesevorgängen, und es extrahiert gedruckten und handschriftlichen Text aus PDF-Dokumenten und gescannten Bildern. Es unterstützt das Extrahieren von Text aus Microsoft Word-, Excel-, PowerPoint- und HTML-Dokumenten. Es erkennt Absätze, Textzeilen, Wörter, Orte und Sprachen. Das Lesemodell ist die zugrunde liegende OCR-Engine für andere vordefinierten Dokument Intelligenz-Modelle wie Layouts, allgemeine Dokumente, Rechnungen, Belege, Identitätsdokumente (ID), Krankenversicherungskarten und W2-Formulare (zusätzlich zu benutzerdefinierten Modellen).

Was ist optische Zeichenerkennung?

Die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) für Dokumente ist für große, textintensive Dokumente in mehreren Dateiformaten und globalen Sprachen optimiert. Es umfasst Funktionen wie das Scannen von Dokumentbildern mit höherer Auflösung für eine bessere Behandlung von kleinerem und dichtem Text, die Erkennung von Absätzen und die Verwaltung von ausfüllbaren Formularen. OCR-Funktionen umfassen auch erweiterte Szenarien wie Einzelzeichenfelder und die genaue Extraktion von Schlüsselfeldern, die häufig in Rechnungen, Belegen und anderen vordefinierten Szenarien vorkommen.

Entwicklungsoptionen (v4)

Dokument Intelligenz v4.0 (2024-07-31-preview) unterstützt die folgenden Tools, Anwendungen und Bibliotheken:

Eingabeanforderungen (v4)

• Unterstützte Dateiformate:

  Modell	PDF	Abbildung: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lesen Sie	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Allgemeines Dokument	✔	✔
  Vordefiniert	✔	✔
  Benutzerdefinierte Extraktion	✔	✔
  Benutzerdefinierte Klassifizierung	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie pro Dokument ein deutliches Foto oder einen hochwertigen Scan bereitstellen.

• In den Formaten PDF und TIFF können bis zu 2,000 Seiten verarbeitet werden (bei einem kostenlosen Abonnement werden nur die ersten beiden Seiten verarbeitet).

• Die Dateigröße für die Analyse von Dokumenten beträgt 500 MB für den kostenpflichtigen Tarif (S0) und 4 MB für den kostenlosen Tarif (F0).

• Die Bildgröße muss zwischen 50 × 50 Pixel und 10.000 × 10.000 Pixel liegen.

• Wenn Ihre PDFs kennwortgeschützt sind, müssen Sie die Sperre vor dem Senden entfernen.

• Die Mindesthöhe des zu extrahierenden Texts beträgt 12 Pixel für ein Bild von 1024 × 768 Pixel. Diese Abmessung entspricht etwa einem 8-Punkttext bei 150 Punkten pro Zoll (Dots Per Inch, DPI).

• Die maximale Anzahl Seiten für Trainingsdaten beträgt beim benutzerdefinierten Modelltraining 500 für das benutzerdefinierte Vorlagenmodell und 50.000 für das benutzerdefinierte neuronale Modell.

  • Für das Training benutzerdefinierter Extraktionsmodelle beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 50 MB für das Vorlagenmodell und 1 GB für das neuronale Modell.

  • Für das Training benutzerdefinierter Klassifizierungsmodelle beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 1 GB bei maximal 10.000 Seiten. Für 2024-07-31-preview und höher beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 2 GB bei maximal 10.000 Seiten.

Erste Schritte mit dem Lesemodell (v4)

Versuchen Sie, Text mithilfe von Dokument Intelligenz Studio aus Formularen und Dokumenten zu extrahieren. Sie benötigen die folgenden Ressourcen:

• Ein Azure-Abonnement (Sie können ein kostenloses Abonnement erstellen).

• Eine Dokument Intelligenz-Instanz im Azure-Portal. Sie können den kostenlosen Tarif (F0) verwenden, um den Dienst auszuprobieren. Wählen Sie nach der Bereitstellung Ihrer Ressource Zu Ressource wechseln aus, um Ihren Schlüssel und Endpunkt abzurufen.

  

Beispieldokument, das mit Dokument Intelligenz Studio verarbeitet wurde

1. Wählen Sie auf der Startseite von Document Intelligence Studio Lesen aus.

2. Sie können das Musterdokument analysieren oder Ihre eigenen Dateien hochladen.

3. Wählen Sie die Schaltfläche Analyse ausführen aus, und konfigurieren Sie bei Bedarf die Analyseoptionen:

   

   Testen Sie Document Intelligence Studio.

Unterstützte Sprachen und Gebietsschemas (v4)

Eine vollständige Liste der unterstützten Sprachen finden Sie unter Sprachunterstützung – Dokumentanalysemodelle.

Datenextraktion (v4)

Durchsuchbare PDF

Mit der durchsuchbaren PDF-Funktion können Sie eine analoge PDF-Datei, wie eine gescannte PDF-Datei, in eine PDF-Datei mit eingebettetem Text konvertieren. Der eingebettete Text ermöglicht die Deep-Text-Suche innerhalb des extrahierten PDF-Inhalts, indem die erkannten Textentitäten über die Bilddateien überlagert werden.

Verwenden durchsuchbarer PDFs

Um durchsuchbare PDF-Dateien zu verwenden, stellen Sie eine POST-Anforderung mithilfe des Analyze-Vorgangs, und legen Sie das Ausgabeformat auf pdf fest:

     POST /documentModels/prebuilt-read:analyze?output=pdf
     {...}
     202

Abstimmung für den Abschluss des Analyze-Vorgangs. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, stellen Sie eine GET-Anforderung zum Abrufen des PDF-Formats der Analyze-Vorgangsergebnisse.

Nach erfolgreichem Abschluss kann die PDF abgerufen und als application/pdf heruntergeladen werden. Dieser Vorgang ermöglicht das direkte Herunterladen der eingebetteten Textform der PDF anstelle von Base64-codiertem JSON.

     // Monitor the operation until completion.
     GET /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}
     200
     {...}

     // Upon successful completion, retrieve the PDF as application/pdf.
     GET /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}/pdf
     200 OK
     Content-Type: application/pdf

Pages-Parameter

Die Seitensammlung ist eine Liste von Seiten innerhalb des Dokuments. Jede Seite wird innerhalb des Dokuments sequenziell dargestellt und enthält den Ausrichtungswinkel, der angibt, ob die Seite gedreht wurde, sowie die Breite und Höhe (Abmessungen in Pixel). Die Seiteneinheiten in der Modellausgabe werden wie gezeigt berechnet:

    # Analyze pages.
    for page in result.pages:
        print(f"----Analyzing document from page #{page.page_number}----")
        print(f"Page has width: {page.width} and height: {page.height}, measured with unit: {page.unit}")

    "pages": [
        {
            "pageNumber": 1,
            "angle": 0,
            "width": 915,
            "height": 1190,
            "unit": "pixel",
            "words": [],
            "lines": [],
            "spans": []
        }
    ]

Verwenden von „pages“ für die Textextraktion

Verwenden Sie für umfangreiche PDF-Dokumente mit mehreren Seiten den Abfrageparameter pages, um bestimmte Seitenzahlen oder Seitenbereiche für die Textextraktion anzugeben.

Absatzextraktion

Das OCR-Lesemodell in Dokument Intelligenz extrahiert alle identifizierten Textblöcke in der paragraphs-Sammlung als Objekt der obersten Ebene unter analyzeResults. Jeder Eintrag in dieser Auflistung stellt einen Textblock dar und enthält den extrahierten Text als content sowie die Koordinaten des Begrenzungs-polygon. Die span-Informationen zeigen auf das Textfragment innerhalb der content-Eigenschaft der obersten Ebene, die den vollständigen Text aus dem Dokument enthält.

    "paragraphs": [
        {
            "spans": [],
            "boundingRegions": [],
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we are seeing pharmaceutical and other life sciences organizations making major investments in Al and related technologies.\" TOM LAWRY | National Director for Al, Health and Life Sciences | Microsoft"
        }
    ]

Text, Zeilen- und Wortextraktion

Das OCR-Lesemodell extrahiert gedruckten und handschriftlichen Text als lines und words. Das Modell gibt Koordinaten für das Begrenzungs-polygon und confidence für die extrahierten Wörter aus. Die styles-Auflistung enthält alle handschriftlichen Formatvorlagen für Zeilen (sofern erkannt) sowie die Spannen, die auf den zugeordneten Text zeigen. Dieses Feature gilt für unterstützte handschriftliche Sprachen.

Für Microsoft Word, Excel, PowerPoint und HTML extrahiert das Lesemodell Version 3.1 und später den gesamten eingebetteten Text unverändert. Texte werden als Wörter und Absätze extrahiert. Eingebettete Bilder werden nicht unterstützt.

    # Analyze lines.
    if page.lines:
        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            words = get_words(page, line)
            print(
                f"...Line # {line_idx} has {len(words)} words and text '{line.content}' within bounding polygon '{line.polygon}'"
            )

            # Analyze words.
            for word in words:
                print(f"......Word '{word.content}' has a confidence of {word.confidence}")

    "words": [
        {
            "content": "While",
            "polygon": [],
            "confidence": 0.997,
            "span": {}
        },
    ],
    "lines": [
        {
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we",
            "polygon": [],
            "spans": [],
        }
    ]

Extraktion handschriftlicher Stile

Die Antwort umfasst die Klassifizierung, ob es sich bei den einzelnen Textzeilen um einen handschriftlichen Stil handelt, sowie eine Konfidenzbewertung. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachunterstützung für Handschriften. Das folgende Beispiel zeigt einen beispielhaften JSON-Ausschnitt.

    "styles": [
    {
        "confidence": 0.95,
        "spans": [
        {
            "offset": 509,
            "length": 24
        }
        "isHandwritten": true
        ]
    }

Wenn Sie die Add-On-Funktion für Schriftart/Schriftschnitt aktiviert haben, erhalten Sie als Teil des styles-Objekts auch das Ergebnis für die Schriftart und den Schriftschnitt.

Nächste Schritte v4.0

Schnellstart für Dokument Intelligenz:

Erkunden Sie unsere REST-API:

Weitere Beispiele finden Sie auf GitHub:

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Das Dokument Intelligenz-Lesemodell für die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) wird mit einer höheren Auflösung ausgeführt als bei Azure KI Vision-Lesevorgängen, und es extrahiert gedruckten und handschriftlichen Text aus PDF-Dokumenten und gescannten Bildern. Es unterstützt das Extrahieren von Text aus Microsoft Word-, Excel-, PowerPoint- und HTML-Dokumenten. Es erkennt Absätze, Textzeilen, Wörter, Orte und Sprachen. Das Lesemodell ist die zugrunde liegende OCR-Engine für andere vordefinierten Dokument Intelligenz-Modelle wie Layouts, allgemeine Dokumente, Rechnungen, Belege, Identitätsdokumente (ID), Krankenversicherungskarten und W2-Formulare (zusätzlich zu benutzerdefinierten Modellen).

Was ist OCR für Dokumente?

Die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) für Dokumente ist für große, textintensive Dokumente in mehreren Dateiformaten und globalen Sprachen optimiert. Es umfasst Funktionen wie das Scannen von Dokumentbildern mit höherer Auflösung für eine bessere Behandlung von kleinerem und dichtem Text, die Erkennung von Absätzen und die Verwaltung von ausfüllbaren Formularen. OCR-Funktionen umfassen auch erweiterte Szenarien wie Einzelzeichenfelder und die genaue Extraktion von Schlüsselfeldern, die häufig in Rechnungen, Belegen und anderen vordefinierten Szenarien vorkommen.

Entwicklungsoptionen

Document Intelligence v3.1 unterstützt die folgenden Tools, Anwendungen und Bibliotheken:

Document Intelligence v3.0 unterstützt die folgenden Tools, Anwendungen und Bibliotheken:

Eingabeanforderungen

• Unterstützte Dateiformate:

  Modell	PDF	Abbildung: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lesen Sie	✔	✔	✔
  Layout	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Allgemeines Dokument	✔	✔
  Vordefiniert	✔	✔
  Benutzerdefinierte Extraktion	✔	✔
  Benutzerdefinierte Klassifizierung	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie pro Dokument ein deutliches Foto oder einen hochwertigen Scan bereitstellen.

• In den Formaten PDF und TIFF können bis zu 2,000 Seiten verarbeitet werden (bei einem kostenlosen Abonnement werden nur die ersten beiden Seiten verarbeitet).

• Die Dateigröße für die Analyse von Dokumenten beträgt 500 MB für den kostenpflichtigen Tarif (S0) und 4 MB für den kostenlosen Tarif (F0).

• Die Bildgröße muss zwischen 50 × 50 Pixel und 10.000 × 10.000 Pixel liegen.

• Wenn Ihre PDFs kennwortgeschützt sind, müssen Sie die Sperre vor dem Senden entfernen.

• Die Mindesthöhe des zu extrahierenden Texts beträgt 12 Pixel für ein Bild von 1024 × 768 Pixel. Diese Abmessung entspricht etwa einem 8-Punkttext bei 150 Punkten pro Zoll (Dots Per Inch, DPI).

• Die maximale Anzahl Seiten für Trainingsdaten beträgt beim benutzerdefinierten Modelltraining 500 für das benutzerdefinierte Vorlagenmodell und 50.000 für das benutzerdefinierte neuronale Modell.

  • Für das Training benutzerdefinierter Extraktionsmodelle beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 50 MB für das Vorlagenmodell und 1 GB für das neuronale Modell.

  • Für das Training benutzerdefinierter Klassifizierungsmodelle beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 1 GB bei maximal 10.000 Seiten. Für 2024-07-31-preview und höher beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 2 GB bei maximal 10.000 Seiten.

Erste Schritte mit dem Lesemodell

Versuchen Sie, Text mithilfe von Dokument Intelligenz Studio aus Formularen und Dokumenten zu extrahieren. Sie benötigen die folgenden Ressourcen:

• Ein Azure-Abonnement (Sie können ein kostenloses Abonnement erstellen).

• Eine Dokument Intelligenz-Instanz im Azure-Portal. Sie können den kostenlosen Tarif (F0) verwenden, um den Dienst auszuprobieren. Wählen Sie nach der Bereitstellung Ihrer Ressource Zu Ressource wechseln aus, um Ihren Schlüssel und Endpunkt abzurufen.

Beispieldokument, das mit Dokument Intelligenz Studio verarbeitet wurde

1. Wählen Sie auf der Startseite von Document Intelligence Studio Lesen aus.

2. Sie können das Musterdokument analysieren oder Ihre eigenen Dateien hochladen.

3. Wählen Sie die Schaltfläche Analyse ausführen aus, und konfigurieren Sie bei Bedarf die Analyseoptionen:

   

   Testen Sie Dokument Intelligenz Studio.

Unterstützte Sprachen und Gebietsschemas

Eine vollständige Liste der unterstützten Sprachen finden Sie unter Sprachunterstützung – Dokumentanalysemodelle.

Extrahieren von Daten

Durchsuchbare PDF

Mit der durchsuchbaren PDF-Funktion können Sie eine analoge PDF-Datei, wie eine gescannte PDF-Datei, in eine PDF-Datei mit eingebettetem Text konvertieren. Der eingebettete Text ermöglicht die Deep-Text-Suche innerhalb des extrahierten PDF-Inhalts, indem die erkannten Textentitäten über die Bilddateien überlagert werden.

Verwenden der durchsuchbaren PDF

Um durchsuchbare PDF-Dateien zu verwenden, stellen Sie eine POST-Anforderung mithilfe des Analyze-Vorgangs, und legen Sie das Ausgabeformat auf pdf fest:

    POST /documentModels/prebuilt-read:analyze?output=pdf
    {...}
    202

Abstimmung für den Abschluss des Analyze-Vorgangs. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, stellen Sie eine GET-Anforderung zum Abrufen des PDF-Formats der Analyze-Vorgangsergebnisse.

Nach erfolgreichem Abschluss kann die PDF abgerufen und als application/pdf heruntergeladen werden. Dieser Vorgang ermöglicht das direkte Herunterladen der eingebetteten Textform der PDF anstelle von Base64-codiertem JSON.

    // Monitor the operation until completion.
    GET /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}
    200
    {...}

    // Upon successful completion, retrieve the PDF as application/pdf.
    GET /documentModels/prebuilt-read/analyzeResults/{resultId}/pdf
    200 OK
    Content-Type: application/pdf

Seiten

Die Seitensammlung ist eine Liste von Seiten innerhalb des Dokuments. Jede Seite wird innerhalb des Dokuments sequenziell dargestellt und enthält den Ausrichtungswinkel, der angibt, ob die Seite gedreht wurde, sowie die Breite und Höhe (Abmessungen in Pixel). Die Seiteneinheiten in der Modellausgabe werden wie gezeigt berechnet:

    "pages": [
        {
            "pageNumber": 1,
            "angle": 0,
            "width": 915,
            "height": 1190,
            "unit": "pixel",
            "words": [],
            "lines": [],
            "spans": []
        }
    ]

Auswählen der Seiten für die Textextraktion

Verwenden Sie für umfangreiche PDF-Dokumente mit mehreren Seiten den Abfrageparameter pages, um bestimmte Seitenzahlen oder Seitenbereiche für die Textextraktion anzugeben.

Absätze

Das OCR-Lesemodell in Dokument Intelligenz extrahiert alle identifizierten Textblöcke in der paragraphs-Sammlung als Objekt der obersten Ebene unter analyzeResults. Jeder Eintrag in dieser Auflistung stellt einen Textblock dar und enthält den extrahierten Text als content sowie die Koordinaten des Begrenzungs-polygon. Die span-Informationen zeigen auf das Textfragment innerhalb der content-Eigenschaft der obersten Ebene, die den vollständigen Text aus dem Dokument enthält.

    "paragraphs": [
        {
            "spans": [],
            "boundingRegions": [],
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we are seeing pharmaceutical and other life sciences organizations making major investments in Al and related technologies.\" TOM LAWRY | National Director for Al, Health and Life Sciences | Microsoft"
        }
    ]

Text, Zeilen und Wörter

Das OCR-Lesemodell extrahiert gedruckten und handschriftlichen Text als lines und words. Das Modell gibt Koordinaten für das Begrenzungs-polygon und confidence für die extrahierten Wörter aus. Die styles-Auflistung enthält alle handschriftlichen Formatvorlagen für Zeilen (sofern erkannt) sowie die Spannen, die auf den zugeordneten Text zeigen. Dieses Feature gilt für unterstützte handschriftliche Sprachen.

Für Microsoft Word, Excel, PowerPoint und HTML extrahiert das Lesemodell Version 3.1 und später den gesamten eingebetteten Text unverändert. Texte werden als Wörter und Absätze extrahiert. Eingebettete Bilder werden nicht unterstützt.

    "words": [
        {
            "content": "While",
            "polygon": [],
            "confidence": 0.997,
            "span": {}
        },
    ],
    "lines": [
        {
            "content": "While healthcare is still in the early stages of its Al journey, we",
            "polygon": [],
            "spans": [],
        }
    ]

Handschriftlicher Text für Textzeilen

Die Antwort umfasst die Klassifizierung, ob es sich bei den einzelnen Textzeilen um einen handschriftlichen Stil handelt, sowie eine Konfidenzbewertung. Weitere Informationen finden Sie unter Sprachunterstützung für Handschriften. Das folgende Beispiel zeigt einen beispielhaften JSON-Ausschnitt.

    "styles": [
    {
        "confidence": 0.95,
        "spans": [
        {
            "offset": 509,
            "length": 24
        }
        "isHandwritten": true
        ]
    }

Wenn Sie die Add-On-Funktion für Schriftart/Schriftschnitt aktiviert haben, erhalten Sie als Teil des styles-Objekts auch das Ergebnis für die Schriftart und den Schriftschnitt.

Nächste Schritte

Schnellstart für Dokument Intelligenz:

Erkunden Sie unsere REST-API:

Weitere Beispiele finden Sie auf GitHub: