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文档智能工资单存根模型

  • 项目

文档智能工资单存根模型将强大的光学字符识别 (OCR) 功能与深度学习模型相结合，可从工资单中分析和提取薪酬和收入数据。 该 API 分析文档和文件中的工资单相关信息，提取重要信息，并返回结构化 JSON 数据表示形式。

功能 版本 模型 ID
工资单存根模型 • v4.0:2024-07-31（预览版） prebuilt-payStub.us

尝试进行工资单存根数据提取

工资单存根是雇主向雇员发放的基本文档，其中提供有具体付薪期间的收入、扣减和净薪酬信息。 了解如何使用 prebuilt-payStub.us 模型提取数据。 需要以下资源：

  • Azure 订阅，可以免费创建一个

  • Azure 门户中的文档智能实例。 可以使用免费定价层 (F0) 来试用该服务。 在部署资源后，选择“转到资源”以获取密钥和终结点。

    该屏幕截图显示了 Azure 门户中密钥和终结点的位置。

文档智能工作室

  1. 在文档智能工作室主页上，选择“工资单存根”。

  2. 可以分析示例工资单存根或上传自己的文件。

  3. 选择“运行分析”按钮，并根据需要配置“分析选项”：

输入要求

  • 支持的文件格式：

    型号 PDF 图像：
    JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF    		 Microsoft Office：
    Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML
    读取 ✔ ✔ ✔
    布局 ✔ ✔ ✔（2024-07-31-preview、2024-02-29-preview、2023-10-31-preview）
    常规文档 ✔ ✔
    预生成 ✔ ✔
    自定义提取 ✔ ✔
    自定义分类 ✔ ✔ ✔（2024-07-31-preview、2024-02-29-preview）

  • 为获得最佳结果，请针对每个文档提供一张清晰的照片或高质量的扫描件。

  • 对于 PDF 和 TIFF，最多可处理 2,000 页（对于免费层订阅，仅处理前两页）。

  • 用于分析文档的文件大小对于付费 (S0) 层为 500 MB，对于免费 (F0) 层为 4 MB。

  • 图像尺寸必须介于 50 像素 x 50 像素与 10,000 像素 x 10,000 像素之间。

  • 如果 PDF 是密码锁定的文件，则必须先删除锁，然后才能提交它们。

  • 对于 1024 x 768 像素的图像，要提取的文本的最小高度为 12 像素。 此尺寸对应于 150 点/英寸 (DPI) 的大约 8 号字文本。

  • 对于自定义模型训练，自定义模板模型的训练数据最大页数为 500，自定义神经模型的训练数据最大页数为 50,000。

    • 对于自定义提取模型训练，模板模型的训练数据总大小为 50 MB，神经网络模型的训练数据总大小为 1 GB。

    • 对于自定义分类模型训练，训练数据总大小为 1 GB，上限为 10,000 页。 对于 2024-07-31-preview 及更高版本，训练数据的总大小为 2 GB，上限为 10,000 页。

支持的语言和区域设置

有关受支持语言的完整列表，请参阅我们的语言支持页。

字段提取

名称 Type 说明 标准化输出
EmployeeAddress address 雇员的地址 123 Maple Street, Springfield, IL, 62701
EmployeeName string 雇员的姓名 John A. Doe
EmployeeSSN string 雇员的社会安全号码 123-45-6789
EmployerAddress address 雇主的地址 456 Oak Avenue, Metropolis, NY, 10101
EmployerName string 列出的雇主名称 Contoso Corporation
PayDate date 薪资支付日期 2020 年 2 月 26 日
PayPeriodStartDate date 付薪期间的起始日期 2020 年 2 月 19 日
PayPeriodEndDate date 付薪期间的结束日期 2020 年 2 月 25 日
CurrentPeriodGrossPay number 本期总薪酬 744.10 美元
YearToDateGrossPay number 本年迄今总薪酬 2744.10 美元
CurrentPeriodTaxes number 本期税费 410.10 美元
YearToDateTaxes number 本年迄今税费 855.90 美元
CurrentPeriodDeductions number 本期扣减 410.10 美元
YearToDateDeductions number 本年迄今扣减 855.90 美元
CurrentPeriodNetPay number 本期净薪酬 744.10 美元
YearToDateNetPay number 本年迄今净薪酬 2744.10 美元

支持的区域设置

prebuilt-payStub.us 版本 2027-07-31-preview 支持 en-us 区域设置。

后续步骤