Modelo de layout do Document Intelligence

Este conteúdo aplica-se a: v4.0 (pré-visualização) | Versões anteriores: v3.1 (GA) v3.0 (GA) v2.1 (GA)

O modelo de layout do Document Intelligence é uma API avançada de análise de documentos baseada em aprendizado de máquina disponível na nuvem Document Intelligence. Ele permite que você pegue documentos em vários formatos e retorne representações de dados estruturados dos documentos. Combina uma versão melhorada das nossas poderosas capacidades de Reconhecimento Ótico de Carateres (OCR) com modelos de aprendizagem profunda para extrair texto, tabelas, marcas de seleção e estrutura do documento.

Análise de layout de documentos (v4)

A análise de layout da estrutura do documento é o processo de análise de um documento para extrair regiões de interesse e suas inter-relações. O objetivo é extrair texto e elementos estruturais da página para construir melhores modelos de compreensão semântica. Há dois tipos de funções em um layout de documento:

• Funções geométricas: texto, tabelas, figuras e marcas de seleção são exemplos de funções geométricas.
• Funções lógicas: títulos, títulos e rodapés são exemplos de funções lógicas de textos.

A ilustração a seguir mostra os componentes típicos em uma imagem de uma página de exemplo.

Opções de desenvolvimento (v4)

O Document Intelligence v4.0 (2024-07-31-preview) suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:

Requisitos de entrada (v4)

• Formatos de ficheiro suportados:

  Modelo	PDF	Imagem: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, , HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lida	✔	✔	✔
  Esquema	✔	✔	✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização, 2023-10-31-pré-visualização)
  Documento Geral	✔	✔
  Pré-criado	✔	✔
  Extração personalizada	✔	✔
  Classificação personalizada	✔	✔	✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização)

• 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 2024-07-31-preview e posterior, o tamanho total dos dados de treinamento é 2 GB com um máximo de 10.000 páginas.

Introdução ao modelo de layout

Veja como os dados, incluindo texto, tabelas, cabeçalhos de tabelas, marcas de seleção e informações de estrutura são extraídos de documentos usando o Document Intelligence. 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.

  

Exemplo de documento processado com o Document Intelligence Studio

1. Na home page do Document Intelligence Studio, selecione Layout.

2. Pode analisar o documento de exemplo ou carregar os seus próprios ficheiros.

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

   

   Experimente o Document Intelligence Studio.

Idiomas e localidades suportados (ocr)

Consulte a nossa página Suporte a idiomas — modelos de análise de documentos para obter uma lista completa dos idiomas suportados.

Extração de dados (v4)

O modelo de layout extrai texto, marcas de seleção, tabelas, parágrafos e tipos de parágrafo (roles) de seus documentos.

Páginas

A coleção pages é uma lista de páginas dentro do documento. Cada página é representada sequencialmente dentro do documento e .. /inclui o ângulo de orientação que indica se a página está girada e a largura e altura (dimensões em pixels). As unidades de página na saída do modelo são calculadas como mostrado:

# Analyze pages.
for page in result.pages:
print(f"----Analyzing layout 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": []
    }
]

Extrair páginas selecionadas de documentos

Para documentos grandes de várias páginas, use o pages parâmetro query para indicar números de página específicos ou intervalos de páginas para extração de texto.

Parágrafos

O modelo Layout extrai todos os blocos de texto identificados na paragraphs coleção como um objeto de nível superior em analyzeResults. Cada entrada nesta coleção representa um bloco de texto e .. /inclui o texto extraído comocontente as coordenadas delimitadoras polygon . As span informações apontam para o fragmento de texto dentro da propriedade de nível content superior que contém o texto completo do documento.

"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"
    }
]

Funções de parágrafo

A nova deteção de objeto de página baseada em aprendizado de máquina extrai funções lógicas, como títulos, cabeçalhos de seção, cabeçalhos de página, rodapés de página e muito mais. O modelo Document Intelligence Layout atribui determinados blocos de texto na paragraphs coleção com sua função ou tipo especializado previsto pelo modelo. É melhor usar funções de parágrafo com documentos não estruturados para ajudar a entender o layout do conteúdo extraído para uma análise semântica mais rica. As seguintes funções de parágrafo são suportadas:

{
    "paragraphs": [
                {
                    "spans": [],
                    "boundingRegions": [],
                    "role": "title",
                    "content": "NEWS TODAY"
                },
                {
                    "spans": [],
                    "boundingRegions": [],
                    "role": "sectionHeading",
                    "content": "Mirjam Nilsson"
                }
    ]
}

Texto, linhas e palavras

O modelo de layout de documento no Document Intelligence extrai texto de estilo impresso e manuscrito como lines e words. A styles coleção .. /inclui qualquer estilo manuscrito para linhas, se detetado junto com as extensões apontando para o texto associado. Este recurso aplica-se aos idiomas manuscritos suportados.

Para Microsoft Word, Excel, PowerPoint e HTML, as versões de layout 2024-02-29-preview e 2023-10-31-preview extraem todo o texto incorporado como está. Os textos são extraídos sob a forma de palavras e parágrafos. Não há suporte para imagens incorporadas.

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

Estilo manuscrito para linhas de texto

A resposta .. /inclui a classificação se cada linha de texto é de estilo manuscrito ou não, juntamente com uma pontuação de confiança. Para obter mais informações. Consulte Suporte a idiomas manuscritos. O exemplo a seguir mostra um trecho JSON de exemplo.

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

Se você habilitar o recurso de complemento fonte/estilo, também obterá o resultado fonte/estilo como parte do styles objeto.

Marcas de seleção

O modelo Layout também extrai marcas de seleção de documentos. As marcas de seleção extraídas aparecem dentro da pages coleção para cada página. Eles incluem o delimitador polygon, confidence, e seleção state (selected/unselected). A representação de texto (ou seja, :selected: e :unselected) também é incluída como o índice inicial (offset) e length faz referência à propriedade de nível content superior que contém o texto completo do documento.

# Analyze selection marks.
if page.selection_marks:
    for selection_mark in page.selection_marks:
        print(
            f"Selection mark is '{selection_mark.state}' within bounding polygon "
            f"'{selection_mark.polygon}' and has a confidence of {selection_mark.confidence}"
        )

{
    "selectionMarks": [
        {
            "state": "unselected",
            "polygon": [],
            "confidence": 0.995,
            "span": {
                "offset": 1421,
                "length": 12
            }
        }
    ]
}

Tabelas

A extração de tabelas é um requisito fundamental para o processamento de documentos que contenham grandes volumes de dados normalmente formatados como tabelas. O modelo Layout extrai tabelas na pageResults seção da saída JSON. Informações extraídas da tabela .. /inclui o número de colunas e linhas, a extensão da linha e a extensão da coluna. Cada célula com seu polígono delimitador é saída junto com informações se a área é reconhecida como um columnHeader ou não. O modelo suporta a extração de tabelas que são giradas. Cada célula da tabela contém o índice de linha e coluna e as coordenadas do polígono delimitador. Para o texto da célula, o modelo produz as span informações que contêm o índice inicial (offset). O modelo também produz o length conteúdo de nível superior que contém o texto completo do documento.

Aqui estão alguns fatores a serem considerados ao usar o recurso de extração de fardos do Document Intelligence:

• Os dados que você deseja extrair são apresentados como uma tabela e a estrutura da tabela é significativa?

• Os dados podem caber em uma grade bidimensional se os dados não estiverem em um formato de tabela?

• As suas tabelas abrangem várias páginas? Em caso afirmativo, para evitar ter que rotular todas as páginas, divida o PDF em páginas antes de enviá-lo para o Document Intelligence. Após a análise, pós-processe as páginas para uma única tabela.

• Consulte Campos tabulares se estiver criando modelos personalizados. As tabelas dinâmicas têm um número variável de linhas para cada coluna. As tabelas fixas têm um número constante de linhas para cada coluna.

if result.tables:
    for table_idx, table in enumerate(result.tables):
        print(f"Table # {table_idx} has {table.row_count} rows and " f"{table.column_count} columns")
        if table.bounding_regions:
            for region in table.bounding_regions:
                print(f"Table # {table_idx} location on page: {region.page_number} is {region.polygon}")
        # Analyze cells.
        for cell in table.cells:
            print(f"...Cell[{cell.row_index}][{cell.column_index}] has text '{cell.content}'")
            if cell.bounding_regions:
                for region in cell.bounding_regions:
                print(f"...content on page {region.page_number} is within bounding polygon '{region.polygon}'")

{
    "tables": [
        {
            "rowCount": 9,
            "columnCount": 4,
            "cells": [
                {
                    "kind": "columnHeader",
                    "rowIndex": 0,
                    "columnIndex": 0,
                    "columnSpan": 4,
                    "content": "(In millions, except earnings per share)",
                    "boundingRegions": [],
                    "spans": []
                    },
            ]
        }
    ]
}

Saída para formato de markdown

A API de layout pode gerar o texto extraído em formato de marcação. Use o outputContentFormat=markdown para especificar o formato de saída em markdown. O conteúdo de markdown é produzido como parte da content seção.

document_intelligence_client = DocumentIntelligenceClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))
poller = document_intelligence_client.begin_analyze_document(
    "prebuilt-layout",
    AnalyzeDocumentRequest(url_source=url),
    output_content_format=ContentFormat.MARKDOWN,
)

PageHeader="This is the header of the document." 

This is title
===
# 1\. Text
Latin refers to an ancient Italic language originating in the region of Latium in ancient Rome.
# 2\. Page Objects
## 2.1 Table
Here's a sample table below, designed to be simple for easy understand and quick reference.
| Name | Corp | Remark |
| - | - | - |
| Foo | | |
| Bar | Microsoft | Dummy |
Table 1: This is a dummy table
## 2.2. Figure
<figure>
<figcaption>

Figure 1: Here is a figure with text
</figcaption>

![](figures/0)
FigureContent="500 450 400 400 350 250 200 200 200- Feb" 
</figure>

# 3\. Others
Al Document Intelligence is an Al service that applies advanced machine learning to extract text, key-value pairs, tables, and structures from documents automatically and accurately:
    :selected:
clear
    :selected:
precise
    :unselected:
vague
    :selected:
coherent
    :unselected:
Incomprehensible
Turn documents into usable data and shift your focus to acting on information rather than compiling it. Start with prebuilt models or create custom models tailored to your documents both on premises and in the cloud with the Al Document Intelligence studio or SDK.
Learn how to accelerate your business processes by automating text extraction with Al Document Intelligence. This webinar features hands-on demos for key use cases such as document processing, knowledge mining, and industry-specific Al model customization.
PageFooter="This is the footer of the document." 
PageFooter="1 | Page" 

Números

As figuras (gráficos, imagens) em documentos desempenham um papel crucial na complementação e valorização do conteúdo textual, fornecendo representações visuais que auxiliam na compreensão de informações complexas. O objeto figures detetado pelo modelo Layout tem propriedades principais como boundingRegions (os locais espaciais da figura nas páginas do documento, incluindo o número da página e as coordenadas do polígono que delineiam o limite da figura), spans (detalha as extensões de texto relacionadas à figura, especificando seus deslocamentos e comprimentos dentro do texto do documento. Esta ligação ajuda a associar a figura ao seu contexto textual relevante), elements (os identificadores de elementos de texto ou parágrafos dentro do documento que estão relacionados ou descrevem a figura) e caption se existirem.

Quando output=figures é especificado durante a operação de análise inicial, o serviço gera imagens cortadas para todas as figuras detetadas que podem ser acessadas via /analyeResults/{resultId}/figures/{figureId}. FigureId é incluído em cada objeto de figura, seguindo uma convenção não documentada de {pageNumber}.{figureIndex} onde figureIndex redefine para um por página.

# Analyze figures.
if result.figures:
    for figures_idx,figures in enumerate(result.figures):
        print(f"Figure # {figures_idx} has the following spans:{figures.spans}")
        for region in figures.bounding_regions:
            print(f"Figure # {figures_idx} location on page:{region.page_number} is within bounding polygon '{region.polygon}'")

{
    "figures": [
        {
        "id": "{figureId}",
        "boundingRegions": [],
        "spans": [],
        "elements": [
            "/paragraphs/15",
            ...
        ],
        "caption": {
            "content": "Here is a figure with some text",
            "boundingRegions": [],
            "spans": [],
            "elements": [
            "/paragraphs/15"
            ]
        }
        }
    ]
}

Secções

A análise hierárquica da estrutura documental é fundamental na organização, compreensão e processamento de documentos extensos. Essa abordagem é vital para segmentar semanticamente documentos longos para aumentar a compreensão, facilitar a navegação e melhorar a recuperação de informações. O advento da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) na IA geradora de documentos ressalta a importância da análise hierárquica da estrutura de documentos. O modelo Layout suporta seções e subseções na saída, que identifica a relação de seções e objeto dentro de cada seção. A estrutura hierárquica é mantida em elements cada secção. Você pode usar a saída para o formato markdown para obter facilmente as seções e subseções em markdown.

document_intelligence_client = DocumentIntelligenceClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))
poller = document_intelligence_client.begin_analyze_document(
    "prebuilt-layout",
    AnalyzeDocumentRequest(url_source=url),
    output_content_format=ContentFormat.MARKDOWN,
)

{
    "sections": [
        {
        "spans": [],
        "elements": [
            "/paragraphs/0",
            "/sections/1",
            "/sections/2",
            "/sections/5"
        ]
        },
...
}

Este conteúdo aplica-se a: v3.1 (GA) | Última versão: v4.0 (pré-visualização) | Versões anteriores: v3.0 v2.1

Este conteúdo aplica-se a: v3.0 (GA) | Últimas versões: v4.0 (preview) v3.1 | Versão anterior: v2.1

Este conteúdo aplica-se a: v2.1 | Última versão: v4.0 (pré-visualização)

O Document Intelligence v3.1 suporta as seguintes ferramentas, aplicativos e bibliotecas:

O Document Intelligence v3.0 suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:

O Document Intelligence v2.1 suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:

• Formatos de ficheiro suportados:

  Modelo	PDF	Imagem: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, , HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Lida	✔	✔	✔
  Esquema	✔	✔	✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização, 2023-10-31-pré-visualização)
  Documento Geral	✔	✔
  Pré-criado	✔	✔
  Extração personalizada	✔	✔
  Classificação personalizada	✔	✔	✔ (2024-07-31-pré-visualização, 2024-02-29-pré-visualização)

• 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 2024-07-31-preview e posterior, o tamanho total dos dados de treinamento é 2 GB com um máximo de 10.000 páginas.

• Formatos de ficheiro suportados: JPEG, PNG, PDF e TIFF.
• Número de páginas suportado: Para PDF e TIFF, até 2.000 páginas são processadas. Para assinantes de nível gratuito, apenas as duas primeiras páginas são processadas.
• Tamanho do ficheiro suportado: o tamanho do ficheiro deve ser inferior a 50 MB e dimensões de, pelo menos, 50 x 50 píxeis e no máximo 10 000 x 10 000 píxeis.

Exemplo de documento processado com o Document Intelligence Studio

1. Na home page do Document Intelligence Studio, selecione Layout.

2. Pode analisar o documento de exemplo ou carregar os seus próprios ficheiros.

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

   

   Experimente o Document Intelligence Studio.

Ferramenta de etiquetagem de exemplo de inteligência de documentos

1. Navegue até a ferramenta de exemplo Document Intelligence.

2. Na home page da ferramenta de exemplo, selecione Usar layout para obter texto, tabelas e marcas de seleção.

   

3. No campo Ponto de extremidade do serviço de Inteligência Documental, cole o ponto de extremidade obtido com sua assinatura do Document Intelligence.

4. No campo chave, cole a chave obtida do recurso Document Intelligence.

5. No campo Origem, selecione URL no menu suspenso Você pode usar nosso documento de exemplo:

   • Exemplo de documento.

   • Selecione o botão Buscar .

6. Selecione Executar layout. A ferramenta Document Intelligence Sample Labeling chama a Analyze Layout API para analisar o documento.

   

7. Exibir os resultados - veja o texto extraído realçado, as marcas de seleção detetadas e as tabelas detetadas.

   

O Document Intelligence v2.1 suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:

Extração de dados

O modelo de layout extrai texto, marcas de seleção, tabelas, parágrafos e tipos de parágrafo (roles) de seus documentos.

Páginas

A coleção pages é uma lista de páginas dentro do documento. Cada página é representada sequencialmente dentro do documento e .. /inclui o ângulo de orientação que indica se a página está girada e a largura e altura (dimensões em pixels). As unidades de página na saída do modelo são calculadas como mostrado:

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

Extrair páginas selecionadas de documentos

Para documentos grandes de várias páginas, use o pages parâmetro query para indicar números de página específicos ou intervalos de páginas para extração de texto.

Parágrafos

O modelo Layout extrai todos os blocos de texto identificados na paragraphs coleção como um objeto de nível superior em analyzeResults. Cada entrada nesta coleção representa um bloco de texto e .. /inclui o texto extraído comocontente as coordenadas delimitadoras polygon . As span informações apontam para o fragmento de texto dentro da propriedade de nível content superior que contém o texto completo do documento.

"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"
    }
]

Funções de parágrafo

A nova deteção de objeto de página baseada em aprendizado de máquina extrai funções lógicas, como títulos, cabeçalhos de seção, cabeçalhos de página, rodapés de página e muito mais. O modelo Document Intelligence Layout atribui determinados blocos de texto na paragraphs coleção com sua função ou tipo especializado previsto pelo modelo. É melhor usar funções de parágrafo com documentos não estruturados para ajudar a entender o layout do conteúdo extraído para uma análise semântica mais rica. As seguintes funções de parágrafo são suportadas:

{
    "paragraphs": [
                {
                    "spans": [],
                    "boundingRegions": [],
                    "role": "title",
                    "content": "NEWS TODAY"
                },
                {
                    "spans": [],
                    "boundingRegions": [],
                    "role": "sectionHeading",
                    "content": "Mirjam Nilsson"
                }
    ]
}

Texto, linhas e palavras

O modelo de layout de documento no Document Intelligence extrai texto de estilo impresso e manuscrito como lines e words. A styles coleção .. /inclui qualquer estilo manuscrito para linhas, se detetado junto com as extensões apontando para o texto associado. Este recurso aplica-se aos idiomas manuscritos suportados.

Para Microsoft Word, Excel, PowerPoint e HTML, as versões de layout 2024-02-29-preview e 2023-10-31-preview extraem todo o texto incorporado como está. Os textos são extraídos sob a forma de palavras e parágrafos. Não há suporte para imagens incorporadas.

"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": [],
    }
]

Estilo manuscrito para linhas de texto

A resposta .. /inclui a classificação se cada linha de texto é de estilo manuscrito ou não, juntamente com uma pontuação de confiança. Para obter mais informações. Consulte Suporte a idiomas manuscritos. O exemplo a seguir mostra um trecho JSON de exemplo.

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

Se você habilitar o recurso de complemento fonte/estilo, também obterá o resultado fonte/estilo como parte do styles objeto.

Marcas de seleção

O modelo Layout também extrai marcas de seleção de documentos. As marcas de seleção extraídas aparecem dentro da pages coleção para cada página. Eles incluem o delimitador polygon, confidence, e seleção state (selected/unselected). A representação de texto (ou seja, :selected: e :unselected) também é incluída como o índice inicial (offset) e length faz referência à propriedade de nível content superior que contém o texto completo do documento.

{
    "selectionMarks": [
        {
            "state": "unselected",
            "polygon": [],
            "confidence": 0.995,
            "span": {
                "offset": 1421,
                "length": 12
            }
        }
    ]
}

Tabelas

A extração de tabelas é um requisito fundamental para o processamento de documentos que contenham grandes volumes de dados normalmente formatados como tabelas. O modelo Layout extrai tabelas na pageResults seção da saída JSON. Informações extraídas da tabela .. /inclui o número de colunas e linhas, a extensão da linha e a extensão da coluna. Cada célula com seu polígono delimitador é saída junto com informações se a área é reconhecida como um columnHeader ou não. O modelo suporta a extração de tabelas que são giradas. Cada célula da tabela contém o índice de linha e coluna e as coordenadas do polígono delimitador. Para o texto da célula, o modelo produz as span informações que contêm o índice inicial (offset). O modelo também produz o length conteúdo de nível superior que contém o texto completo do documento.

Aqui estão alguns fatores a serem considerados ao usar o recurso de extração de fardos do Document Intelligence:

• Os dados que você deseja extrair são apresentados como uma tabela e a estrutura da tabela é significativa?

• Os dados podem caber em uma grade bidimensional se os dados não estiverem em um formato de tabela?

• As suas tabelas abrangem várias páginas? Em caso afirmativo, para evitar ter que rotular todas as páginas, divida o PDF em páginas antes de enviá-lo para o Document Intelligence. Após a análise, pós-processe as páginas para uma única tabela.

• Consulte Campos tabulares se estiver criando modelos personalizados. As tabelas dinâmicas têm um número variável de linhas para cada coluna. As tabelas fixas têm um número constante de linhas para cada coluna.

{
    "tables": [
        {
            "rowCount": 9,
            "columnCount": 4,
            "cells": [
                {
                    "kind": "columnHeader",
                    "rowIndex": 0,
                    "columnIndex": 0,
                    "columnSpan": 4,
                    "content": "(In millions, except earnings per share)",
                    "boundingRegions": [],
                    "spans": []
                    },
            ]
        }
    ]
}

Anotações (disponível apenas na 2023-02-28-preview API.)

O modelo Layout extrai anotações em documentos, como verificações e cruzes. A resposta .. /inclui o tipo de anotação, juntamente com uma pontuação de confiança e polígono delimitador.

    {
    "pages": [
    {
        "annotations": [
        {
            "kind": "cross",
            "polygon": [...],
            "confidence": 1
        }
        ]
    }
    ]
}

Saída de ordem de leitura natural (somente em latim)

Você pode especificar a ordem na qual as linhas de texto são saídas com o readingOrder parâmetro query. Use natural para uma saída de ordem de leitura mais amigável para o ser humano, conforme mostrado no exemplo a seguir. Este recurso só é suportado para idiomas latinos.

Selecionar números de página ou intervalos para extração de texto

Para documentos grandes de várias páginas, use o pages parâmetro query para indicar números de página específicos ou intervalos de páginas para extração de texto. O exemplo a seguir mostra um documento com 10 páginas, com texto extraído para ambos os casos - todas as páginas (1-10) e páginas selecionadas (3-6).

A operação Obter resultado de layout de análise

A segunda etapa é chamar a operação Obter resultado de layout de análise . Esta operação toma como entrada o ID de resultado da Analyze Layout operação criada. Ele retorna uma resposta JSON que contém um campo de status com os seguintes valores possíveis.

Chame essa operação iterativamente até que ela retorne o succeeded valor. Para evitar exceder a taxa de solicitações por segundo (RPS), use um intervalo de 3 a 5 segundos.

Quando o campo de status tem o succeeded valor, a resposta JSON .. /inclui o layout extraído, texto, tabelas e marcas de seleção. Os dados extraídos .. /inclui linhas de texto e palavras extraídas, caixas delimitadoras, aparência do texto com indicação manuscrita, tabelas e marcas de seleção com indicação selecionada/não selecionada.

Classificação manuscrita para linhas de texto (apenas em latim)

A resposta .. /inclui a classificação se cada linha de texto é de estilo manuscrito ou não, juntamente com uma pontuação de confiança. Este recurso só é suportado para idiomas latinos. O exemplo a seguir mostra a classificação manuscrita para o texto na imagem.

Exemplo de saída JSON

A resposta à operação Get Analyze Layout Result é uma representação estruturada do documento com todas as informações extraídas. Veja aqui um arquivo de documento de exemplo e sua saída de layout de exemplo de saída estruturada.

A saída JSON tem duas partes:

• readResults contém todo o texto reconhecido e marca de seleção. A hierarquia de apresentação de texto é página, depois linha, depois palavras individuais.
• pageResults contém as tabelas e células extraídas com suas caixas delimitadoras, confiança e uma referência às linhas e palavras no campo "readResults".

Exemplo de saída

Texto

A API de layout extrai texto de documentos e imagens com vários ângulos de texto e cores. Aceita fotos de documentos, faxes, texto impresso e/ou manuscrito (somente em inglês) e modos mistos. O texto é extraído com informações fornecidas em linhas, palavras, caixas delimitadoras, pontuações de confiança e estilo (manuscrito ou outro). Todas as informações de texto são incluídas na readResults seção da saída JSON.

Tabelas com cabeçalhos

A API de layout extrai tabelas na pageResults seção da saída JSON. Os documentos podem ser digitalizados, fotografados ou digitalizados. As tabelas podem ser complexas com células ou colunas mescladas, com ou sem bordas e com ângulos ímpares. Informações extraídas da tabela .. /inclui o número de colunas e linhas, a extensão da linha e a extensão da coluna. Cada célula com sua caixa delimitadora é saída junto com se a área é reconhecida como parte de um cabeçalho ou não. As células de cabeçalho previstas pelo modelo podem abranger várias linhas e não são necessariamente as primeiras linhas de uma tabela. Eles também trabalham com mesas giratórias. Cada célula da tabela também .. /inclui o texto completo com referências às palavras individuais na readResults secção.

Marcas de seleção

A API de layout também extrai marcas de seleção de documentos. As marcas de seleção extraídas incluem a caixa delimitadora, a confiança e o estado (selecionado/não selecionado). As informações da marca de seleção são extraídas na readResults seção da saída JSON.

Guia de migração

• Siga nosso guia de migração do Document Intelligence v3.1 para saber como usar a versão v3.1 em seus aplicativos e fluxos de trabalho.

• Saiba como processar 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.

• Encontre mais exemplos no GitHub.

• Encontre mais exemplos no GitHub.

• Saiba como processar seus próprios formulários e documentos com a ferramenta Document Intelligence Sample Labeling.

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