Document Intelligence の銀行小切手モデル
Document Intelligence の銀行小切手モデルでは、強力な光学式文字認識 (OCR) 機能と、ディープ ラーニング モデルの組み合わせにより、米国の銀行取引明細書が分析されて、データが抽出されます。 API により、プリントされた小切手を分析し、重要な情報を抽出し、構造化された JSON データ表現を返します。
| 機能 | version | モデル ID |
|---|---|---|
| 小切手モデル | • v4.0:2024-07-31 (プレビュー) | prebuilt-check.us |
小切手データの抽出
小切手は、支払人の口座から受取人の口座に送金する安全な方法です。 小切手は、銀行に支払いを指示する署名入りの書類として、企業が業者に支払う際に使用します。 小切手の詳細、口座の詳細、金額、メモなどのデータを米国の銀行取引明細書から抽出する方法について説明します。 以下のリソースが必要です。
Azure サブスクリプション — 無料で作成することができます
Azure portal の Document Intelligence Studio インスタンス。 Free 価格レベル (
F0) を利用して、サービスを試用できます。 リソースがデプロイされたら、[リソースに移動] を選択してキーとエンドポイントを取得します。
Document Intelligence Studio
Note
Document Intelligence Studio は、v3.1 と v3.0 の API で使用できます。
Document Intelligence Studio ホーム ページで、[小切手] を選択します。
サンプルの小切手を分析したり、ご自身のファイルをアップロードすることができます。
分析実行 ボタンを選択し、必要に応じて 分析オプション を構成します:
![Document Intelligence Studio の [分析の実行] と [分析オプション] ボタンのスクリーンショット。](media/studio/run-analysis-analyze-options.png?view=doc-intel-4.0.0)
入力の要件
サポートされているファイル形式:
モデル PDF 画像: JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIFMicrosoft Office:
Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML読み込み ✔ ✔ ✔ Layout ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview、2024-02-29-preview、2023-10-31-preview) 一般的なドキュメント ✔ ✔ 事前構築済み ✔ ✔ カスタム抽出 ✔ ✔ カスタム分類 ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview、2024-02-29-preview) 最適な結果を得るには、ドキュメントごとに 1 つの鮮明な写真または高品質のスキャンを提供してください。
PDF および TIFF の場合、最大 2,000 ページを処理できます (Free レベルのサブスクリプションでは、最初の 2 ページのみが処理されます)。
ドキュメントを分析するためのファイル サイズは、有料 (S0) レベルでは 500 MB、無料 (F0) レベルでは
4MB です。画像のディメンションは、50 ピクセル x 50 ピクセルから 10,000 ピクセル x 10,000 ピクセルの間である必要があります。
PDF がパスワードでロックされている場合は、送信前にロックを解除する必要があります。
抽出するテキストの最小の高さは、1024 x 768 ピクセルのイメージの場合は 12 ピクセルです。 このディメンションは、150 DPI (1 インチあたりのドット数) で約
8ポイントのテキストに相当します。カスタム モデル トレーニングにおけるトレーニング データの最大ページ数は、カスタム テンプレート モデルの場合は 500、カスタム ニューラル モデルの場合は 50,000 です。
カスタム抽出モデル トレーニングにおけるトレーニング データの合計サイズは、テンプレート モデルの場合は 50 MB、ニューラル モデルの場合は
1GB です。カスタム分類モデル トレーニングの場合、トレーニング データの合計サイズは
1GB で、最大 10,000 ページです。 2024-07-31-preview 以降の場合、トレーニング データの合計サイズは2GB で、最大 10,000 ページです。
サポートされている言語とロケール
以下を参照して、サポートされている言語の完全なリストについては、 言語サポートの ページ をご覧ください。
フィールドの抽出
| フィールド | タイプ | 説明設定 | 例 |
|---|---|---|---|
PayerName |
string |
支払人 (振出人) の名前 | Jane Doe |
PayerAddress |
address |
支払人 (振出人) の住所 | 123 Main St., Redmond, Washington, 98052 |
PayTo |
string |
受取人氏名 | John Smith |
CheckDate |
date |
小切手の発行日 | 2023-04-01 |
NumberAmount |
number |
小切手に記載された金額 （数値形式） | 150.00 |
WordAmount |
number |
小切手に記載された金額 （文字形式） | 150 と 00/100 |
BankName |
string |
銀行名 | Contoso Bank |
Memo |
string |
お支払いに関する簡単な説明 | 4 月の家賃支払い |
MICR |
object |
磁気インク文字認識 (MICR) 行 | ⑈0740⑈ ⑆123456789⑆ 1001001234⑈ |
MICR.RoutingNumber |
string |
銀行コード | ⑆123456789⑆ |
MICR.AccountNumber |
string |
[アカウント番号] | 1001001234⑈ |
MICR.CheckNumber |
string |
小切手番号 | ⑈0740⑈ |
サポート対象のロケール
prebuilt-check.us バージョン 2024-07-31-preview では、en-us ロケールがサポートされています。
次のステップ
Document Intelligence Studio を使用して独自のフォームとドキュメントの処理を試す
Document Intelligence クイックスタートを完了し、選択した開発言語でドキュメント処理アプリの作成を開始します。