Modelos personalizados de Document Intelligence

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Tipos de modelo de documento personalizado

Os modelos de documentos personalizados podem ser de dois tipos, modelo ou formulário personalizado e modelos de documentos neurais ou personalizados personalizados. O processo de rotulagem e treinamento para ambos os modelos é idêntico, mas os modelos diferem da seguinte forma:

Modelos de extração personalizados

Para criar um modelo de extração personalizado, rotule um conjunto de dados de documentos com os valores que você deseja extrair e treine o modelo no conjunto de dados rotulado. Você só precisa de cinco exemplos do mesmo formulário ou tipo de documento para começar.

Modelo neural personalizado

O modelo neural personalizado (documento personalizado) usa modelos de aprendizagem profunda e modelo base treinado em uma grande coleção de documentos. Esse modelo é então ajustado ou adaptado aos seus dados quando você treina o modelo com um conjunto de dados rotulado. Os modelos neurais personalizados suportam a extração de campos de dados importantes de documentos estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ao escolher entre os dois tipos de modelo, comece com um modelo neural para determinar se ele atende às suas necessidades funcionais. Consulte modelos neurais para saber mais sobre modelos de documentos personalizados.

Modelo de modelo personalizado

O modelo personalizado ou modelo de formulário personalizado depende de um modelo visual consistente para extrair os dados rotulados. As variações na estrutura visual dos documentos afetam a precisão do modelo. Formulários estruturados, como questionários ou aplicativos, são exemplos de modelos visuais consistentes.

Seu conjunto de treinamento consiste em documentos estruturados onde a formatação e o layout são estáticos e constantes de uma instância de documento para outra. Os modelos de modelo personalizados suportam pares chave-valor, marcas de seleção, tabelas, campos de assinatura e regiões. Modelo e pode ser treinado em documentos em qualquer um dos idiomas suportados. Para obter mais informações, consulte modelos de modelo personalizados.

Se a linguagem de seus documentos e cenários de extração oferecer suporte a modelos neurais personalizados, recomendamos que você use modelos neurais personalizados em vez de modelos de modelo para maior precisão.

Requisitos de entrada

• Para obter melhores resultados, forneça uma foto nítida ou uma digitalização de alta qualidade por documento.

• Formatos de ficheiro suportados:

  Modelo	PDF	Imagem: jpeg/jpg, png, bmp, tiff, , heif	Microsoft Office: Word (docx), Excel (xlsx), PowerPoint (pptx)
  Lida	✔	✔	✔
  Esquema	✔	✔	✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview, e posterior)
  Documento Geral	✔	✔
  Pré-criado	✔	✔
  Extração personalizada	✔	✔
  Classificação personalizada	✔	✔	✔

  ✱ Os ficheiros do Microsoft Office não são atualmente suportados para outros modelos ou versões.

• 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 x 50 pixels e 10.000 px 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 um texto de cerca 8de -ponto a 150 pontos por polegada.

• 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 treinamento de modelo de extração personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo de modelo e 1G-MB para o modelo neural.

• Para treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é 1GB de no máximo 10.000 páginas.

Dados de treinamento ideais

Os dados de entrada de treinamento são a base de qualquer modelo de aprendizado de máquina. Ele determina a qualidade, precisão e desempenho do modelo. Portanto, é crucial criar os melhores dados de entrada de treinamento possíveis para o seu projeto de Document Intelligence. Ao usar o modelo personalizado de Document Intelligence, você fornece seus próprios dados de treinamento. Aqui estão algumas dicas para ajudar a treinar seus modelos de forma eficaz:

• Sempre que possível, use PDFs baseados em texto em vez de imagem. Uma maneira de identificar um PDF baseado em imagem* é tentar selecionar texto específico no documento. Se você puder selecionar apenas a imagem inteira do texto, o documento será baseado em imagem e não em texto.

• Organize seus documentos de treinamento usando uma subpasta para cada formato (JPEG/JPG, PNG, BMP, PDF ou TIFF).

• Use formulários que tenham todos os campos disponíveis preenchidos.

• Use formulários com valores diferentes em cada campo.

• Use um conjunto de dados maior (mais de cinco documentos de treinamento) se suas imagens forem de baixa qualidade.

• Determine se você precisa usar um único modelo ou vários modelos compostos em um único modelo.

• Considere segmentar seu conjunto de dados em pastas, onde cada pasta é um modelo exclusivo. Treine um modelo por pasta e componha os modelos resultantes em um único ponto de extremidade. A precisão do modelo pode diminuir quando você tem diferentes formatos analisados com um único modelo.

• Considere segmentar seu conjunto de dados para treinar vários modelos se o formulário tiver variações com formatos e quebras de página. Os formulários personalizados dependem de um modelo visual consistente.

• Certifique-se de ter um conjunto de dados equilibrado contabilizando formatos, tipos de documentos e estrutura.

Modo de construção

A build custom model operação adiciona suporte para o modelo e modelos personalizados neurais . As versões anteriores da API REST e das bibliotecas de cliente suportavam apenas um único modo de compilação que agora é conhecido como o modo de modelo .

• Os modelos de modelo só aceitam documentos que tenham a mesma estrutura básica de página — uma aparência visual uniforme — ou o mesmo posicionamento relativo de elementos dentro do documento.

• Os modelos neurais suportam documentos que têm as mesmas informações, mas estruturas de página diferentes. Exemplos desses documentos incluem formulários W2 dos Estados Unidos, que compartilham as mesmas informações, mas variam em aparência entre as empresas.

Esta tabela fornece links para as referências SDK da linguagem de programação do modo de compilação e exemplos de código no GitHub:

Comparar recursos do modelo

A tabela a seguir compara o modelo personalizado e os recursos neurais personalizados:

Modelo de classificação personalizado

A classificação de documentos é um novo cenário suportado pela Document Intelligence com a 2023-07-31 API (v3.1 GA). A API do classificador de documentos suporta cenários de classificação e divisão. Treine um modelo de classificação para identificar os diferentes tipos de documentos suportados pelo seu aplicativo. O arquivo de entrada para o modelo de classificação pode conter vários documentos e classifica cada documento dentro de um intervalo de páginas associado. Para saber mais, consulte Modelos de classificação personalizados.

Ferramentas de modelo personalizadas

O Document Intelligence v3.1 e modelos posteriores suportam as seguintes ferramentas, aplicativos e bibliotecas, programas e bibliotecas:

Ciclo de vida do modelo personalizado

O ciclo de vida de um modelo personalizado depende da versão da API usada para treiná-lo. Se a versão da API for uma versão de disponibilidade geral (GA), o modelo personalizado terá o mesmo ciclo de vida que essa versão. O modelo personalizado não está disponível para inferência quando a versão da API é preterida. Se a versão da API for uma versão de visualização, o modelo personalizado terá o mesmo ciclo de vida que a versão de visualização da API.

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

Ferramenta de etiquetagem de amostra

• A ferramenta Document Intelligence Sample Labeling é uma ferramenta de código aberto que permite testar os recursos mais recentes de Document Intelligence e OCR (Optical Character Recognition).

• Experimente o início rápido da ferramenta Etiquetagem de Amostra para começar a criar e usar um modelo personalizado.

Estúdio de Inteligência de Documentação

1. Na página inicial do Document Intelligence Studio , selecione Modelos de extração personalizados.

2. Em Meus Projetos, selecione Criar um projeto.

3. Preencha os campos de detalhes do projeto.

4. Configure o recurso de serviço adicionando sua conta de armazenamento e contêiner de Blob para conectar sua fonte de dados de treinamento.

5. Reveja e crie o seu projeto.

6. Adicione seus documentos de exemplo para rotular, criar e testar seu modelo personalizado.

Para obter um passo a passo detalhado para criar seu primeiro modelo de extração personalizado, consulte Como criar um modelo de extração personalizado.

Resumo da extração do modelo personalizado

Esta tabela compara as áreas de extração de dados suportadas:

Símbolos da tabela:
✔ —Suportado
**n/a—Atualmente indisponível;
*-Comporta-se de forma diferente dependendo do modelo. Com modelos de modelo, os dados sintéticos são gerados no momento do treinamento. Com modelos neurais, o texto de saída reconhecido na região é selecionado.

• Tente 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.

• Tente 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.