Modelo de stub de pagamento de Inteligência Documental

  • Artigo

O modelo de stub de pagamento de Inteligência Documental combina poderosos recursos de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) com modelos de aprendizado profundo para analisar e extrair dados de remuneração e ganhos de recibos de pagamento. A API analisa documentos e arquivos com informações relacionadas à folha de pagamento; extrai informações importantes e retorna uma representação de dados JSON estruturada.

Caraterística versão Model ID
Modelo de stub pago • v4.0:2024-07-31 (pré-visualização) prebuilt-payStub.us

Experimente a extração de dados de stub de pagamento

Os holerites são documentos essenciais emitidos pelos empregadores aos empregados, fornecendo informações sobre ganhos, deduções e salários líquidos para um período de pagamento específico. Veja como os dados são extraídos usando prebuilt-payStub.us o modelo. 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.

    Captura de ecrã das chaves e da localização do ponto de extremidade no portal do Azure.

Estúdio de Inteligência de Documentação

  1. Na página inicial do Document Intelligence Studio, selecione payStub.

  2. Você pode analisar o stub de pagamento de amostra ou fazer upload de seus próprios arquivos.

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

Requisitos de entrada

  • 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.

Idiomas e localidades suportados

Consulte a nossa página de Suporte Linguístico para obter uma lista completa dos idiomas suportados.

Extrações de campo

Nome Tipo Description Saída padronizada
EmployeeAddress address Endereço do trabalhador 123 Maple Street, Springfield, IL, 62701
EmployeeName string Nome do trabalhador João A. Doe
EmployeeSSN string Número de segurança social do trabalhador 123-45-6789
EmployerAddress address Endereço do empregador 456 Oak Avenue, Metrópole, NY, 10101
EmployerName string Nome listado do empregador Corporação Contoso
PayDate date Data de pagamento do salário 26 de fevereiro de 2020
PayPeriodStartDate date Data de início do período de pagamento 19 de fevereiro de 2020
PayPeriodEndDate date Data de fim do período de pagamento 25 de fevereiro de 2020
CurrentPeriodGrossPay number Remuneração bruta do período em curso $744,10
YearToDateGrossPay number Remuneração bruta acumulada do ano $2744,10
CurrentPeriodTaxes number Impostos do período corrente $410,10
YearToDateTaxes number Impostos acumulados no ano $855.90
CurrentPeriodDeductions number Deduções do período em curso $410,10
YearToDateDeductions number Deduções no acumulado do ano $855.90
CurrentPeriodNetPay number Remuneração líquida do período em curso $744,10
YearToDateNetPay number Remuneração líquida acumulada no ano $2744,10

Localidades suportadas

A versão prebuilt-payStub.us 2027-07-31-preview suporta a localidade en-us .

Próximos passos