Document Intelligence の payStub モデル

Document Intelligence の payStub 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、給与明細書が分析されて、報酬や収益に関するデータが抽出されます。 API により、給与に関する情報が含まれる文書やファイルを分析し、重要な情報を抽出して、構造化された JSON データ表現を返します。

payStub のデータ抽出を試す

給与明細は、従業員に対して雇用主が発行する重要な文書であり、特定の支払い期間における収益、控除、および純支払い額に関する情報が記載されています。 prebuilt-payStub.us モデルを使用してデータを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。

  

ドキュメント インテリジェンス スタジオ

1. Document Intelligence Studio ホーム ページで、[payStub] を選択します。

2. サンプルの給与明細を分析したり、ご自身のファイルをアップロードしたりできます。

3. 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:

入力の要件

次のファイル形式がサポートされています。

• 写真とスキャン: 最良の結果を得るには、ドキュメントごとに 1 つの明確な写真または高品質のスキャンを提供します。
• PDF とTIFF: PDF と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)。
• ファイル サイズ: 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、Free (F0) レベルでは 4 MB です。
• 画像の寸法: 寸法は、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。
• パスワード ロック: PDF がパスワードロックされている場合は、提出前にロックを解除する必要があります。
• テキストの高さ: 抽出するテキストの最小高さは、1024 x 768 ピクセルの画像で 12 ピクセルです。 このディメンションは、1 インチあたり 150 ドットの約 8 ポイントのテキストに対応します。
• カスタム モデル トレーニング: 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 ページ、カスタム ニューラル モデルの場合は 50,000 ページです。
• カスタム抽出モデルトレーニング: 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 1 GB です。
• カスタム分類モデル トレーニング: トレーニング データの合計サイズは 1 GB で、最大 10,000 ページです。 2024-11-30 (GA) の場合、トレーニング データの合計サイズは 2 GB で、最大 10,000 ページです。
• Office ファイルの種類 (DOCX、XLSX、PPTX): 文字列の最大長の制限は 800 万文字です。

サポートされている言語とロケール

サポートされている言語の完全な一覧については、事前構築済みモデルの言語サポートに関するページを "参照" してください。

フィールドの抽出

サポートされているドキュメント抽出フィールドについては、GitHub サンプル リポジトリの payStub モデル スキーマに関するページを "参照してください"。

サポート対象のロケール

prebuilt-payStub.us バージョンでは、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。