Модели ипотечных документов для анализа документов

Это содержимое относится к следующему:🟩v4.0 (GA)

Модели ипотеки document Intelligence используют мощные возможности оптического распознавания символов (OCR) и модели глубокого обучения для анализа и извлечения ключевых полей из ипотечных документов. Ипотечные документы могут иметь различные форматы и качество. API анализирует ипотечные документы и возвращает структурированное представление данных JSON. В настоящее время модели поддерживают только документы на английском языке. С помощью последней версии 4.0 теперь можно извлечь подписи из ипотечных приложений и форм.

Поддерживаемые типы документов:

• Универсальное заявление о жилищном кредите (форма 1003)
• Единый отчет об оценке жилых домов (форма 1004)
• Проверка формы трудоустройства (форма 1005)
• Унифицированная сопроводительная сводка по андеррайтингу (форма 1008)
• Форма раскрытия информации о закрытии сделки

Варианты разработки

Требования к входным данным

Поддерживаются следующие форматы файлов.

• Фотографии и скан-копии: Для наилучших результатов предоставьте одну четкую фотографию или высококачественную скан-копию для каждого документа.
• PDF и TIFF: для PDF и TIFF можно обработать до 2 000 страниц. (С подпиской на бесплатный уровень обрабатываются только первые две страницы.)
• Размер файла: размер файла для анализа документов составляет 500 МБ для платного уровня (S0) и 4 МБ для бесплатного уровня (F0).
• Размеры изображения: размеры должны находиться в диапазоне от 50 пикселей до 10 000 пикселей x 10 000 пикселей.
• Блокировки паролей. Если pdf-файлы заблокированы паролем, необходимо удалить блокировку перед отправкой.
• Высота текста: минимальная высота извлеченного текста составляет 12 пикселей для изображения 1024 x 768 пикселей. Этот размер соответствует тексту кеглем около 8 пунктов при разрешении 150 точек на дюйм.
• Обучение пользовательской модели: максимальное количество страниц для обучающих данных составляет 500 для пользовательской модели шаблона и 50 000 для пользовательской нейронной модели.
• Обучение пользовательской модели извлечения: общий размер обучающих данных составляет 50 МБ для модели шаблона и 1 ГБ для нейронной модели.
• Обучение пользовательской модели классификации: общий размер обучающих данных составляет 1 ГБ, не более 10 000 страниц. Для 2024-11-30 (GA) общий размер обучающих данных составляет 2 ГБ с максимум 10 000 страниц.
• Типы файлов Office (DOCX, XLSX, PPTX): максимальная длина строки составляет 8 миллионов символов.

Попробуйте извлечение данных ипотечных документов

Чтобы узнать, как работает извлечение данных для службы ипотечных документов, вам потребуется следующее:

• Подписка Azure — ее можно создать бесплатно.

• Экземпляр Document Intelligence на портале Azure. Вы можете использовать бесплатный ценовой уровень (F0), чтобы опробовать сервис. После развертывания ресурса выберите Перейти к ресурсу, чтобы получить ключ и конечную точку.

Document Intelligence Studio

1. На домашней странице Document Intelligence Studio выберите "Ипотека".

2. Вы можете проанализировать примеры ипотечных документов или отправить собственные файлы.

3. Нажмите кнопку "Выполнить анализ", а при необходимости настройте параметры анализа:

   

Поддерживаемые языки и локали

См. страницу Поддержка языков — предварительно созданные модели для получения полного списка поддерживаемых языков.

Извлечение полей

Поддерживаемые поля извлечения данных из документов см. на страницахсхемы модели ипотечных документов в нашем репозитории примеров GitHub.

Следующие шаги

• Попробуйте обработать собственные формы и документы с помощью Document Intelligence Studio.

• Выполните краткое руководство по анализу документов и начните создавать приложение для обработки документов на выбранном языке разработки.