Azure Form Recognizer

Azure Form Recognizer

Azure Form Recognizer (以前称为 Form Understanding) 是一种基于云的人工智能服务，它使用机器学习来自动从表单和文档中提取数据。它属于Azure 认知服务套件，旨在简化数据处理流程，减少手动数据输入的需求，并提高业务效率。本文旨在为初学者提供对 Azure Form Recognizer 的全面概述，涵盖其功能、架构、用例、以及如何开始使用。

概述

在数字化时代，企业每天处理大量的表单和文档。这些文档可能包括发票、收据、合同、医疗记录等。手动提取这些文档中的数据既耗时又容易出错。 Azure Form Recognizer 通过提供一个自动化的解决方案，解决了这个问题。它能够识别和提取各种格式的文档中的文本、表格、键值对，以及其他关键信息。

Form Recognizer 提供了两种主要模型：

预构建模型： 这些模型针对常见文档类型（如发票、收据、身份证明）进行了预训练。它们易于使用，无需任何自定义训练。
自定义模型： 这些模型允许您根据自己的特定文档类型进行训练，以提取特定的数据字段。这提供了更大的灵活性和准确性。

架构与核心组件

Azure Form Recognizer 的核心基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。其架构可以概括为以下几个关键组件：

文档分析引擎： 这是 Form Recognizer 的核心，负责接收文档图像或 PDF 文件，并进行分析。
光学字符识别 (OCR) 引擎： OCR 引擎负责将图像中的文本转换为机器可读的文本。Form Recognizer 使用先进的 OCR 技术，以确保高准确性。
模型训练管道： 对于自定义模型，此管道用于训练模型以识别和提取特定数据字段。
数据提取模块： 此模块根据训练好的模型，从文档中提取数据。
输出格式化模块： 此模块将提取的数据格式化为结构化数据，例如 JSON。

Azure Form Recognizer 核心组件
组件	描述	技术
文档分析引擎	接收和分析文档	深度学习
OCR 引擎	将图像转换为文本	深度学习, 图像处理
模型训练管道	训练自定义模型	机器学习
数据提取模块	提取数据字段	机器学习, 自然语言处理
输出格式化模块	格式化提取的数据	JSON, CSV

主要功能

表单识别： 自动识别表单的结构和字段。
键值对提取： 提取表单中的键值对，例如姓名、地址、日期等。
表格提取： 提取表单中的表格数据，包括表头和数据行。
签名检测： 检测文档中的签名。
手写文本识别： 识别手写文本。
多语言支持： 支持多种语言。
自定义模型： 允许根据特定文档类型进行训练。
数据验证： 验证提取的数据的准确性。

用例

Azure Form Recognizer 的用例非常广泛，涵盖了许多不同的行业：

财务： 自动处理发票、收据、报销单等。财务报表的自动化处理。
医疗保健： 自动处理医疗记录、保险索赔等。医疗保险索赔的处理流程优化。
法律： 自动处理合同、协议等。合同法相关文档的快速检索和分析。
政府： 自动处理申请表、许可证等。政府法规文档的自动化处理。
物流： 自动处理送货单、提货单等。供应链管理流程的自动化。
人力资源： 自动处理求职申请、员工信息等。人力资源管理流程的自动化。
保险： 自动处理保险理赔、保单等。保险风险评估的自动化支持。

开始使用 Azure Form Recognizer

以下是开始使用 Azure Form Recognizer 的步骤：

1. 创建 Azure 帐户： 如果您还没有 Azure 帐户，请访问 Azure 门户并创建一个免费帐户。 2. 创建 Form Recognizer 资源： 在 Azure 门户中，搜索“Form Recognizer”并创建一个新的资源。 3. 选择定价层： 选择适合您需求的定价层。Form Recognizer 提供不同的定价层，包括免费层和标准层。 4. 访问 Form Recognizer API： 使用 Azure SDK 或 REST API 访问 Form Recognizer API。 5. 上传文档： 将要分析的文档图像或 PDF 文件上传到 Form Recognizer 服务。 6. 分析文档： 调用 Form Recognizer API 来分析文档。 7. 提取数据： 从 API 响应中提取数据。 8. 验证数据： 验证提取的数据的准确性。

预构建模型与自定义模型比较

| 特性 | 预构建模型 | 自定义模型 | |---|---|---| | **训练数据** | 预训练 | 用户提供 | | **准确性** | 适用于常见文档类型 | 适用于特定文档类型，通常更高 | | **易用性** | 简单易用，无需训练 | 需要训练，相对复杂 | | **灵活性** | 较低 | 较高 | | **成本** | 通常较低 | 取决于训练数据量和模型复杂性 | | **用例** | 快速处理常见文档 | 处理特定文档，例如内部表单 |

高级功能与技巧

批量处理： 使用批量处理功能可以一次处理多个文档。
异步 API： 对于大型文档或复杂的分析，可以使用异步 API 以提高性能。
模型版本控制： 使用模型版本控制功能可以管理不同版本的自定义模型。
数据增强： 使用数据增强技术可以提高自定义模型的准确性。
集成其他 Azure 服务： 将 Form Recognizer 与其他 Azure 服务（例如 Azure Logic Apps、Azure Functions）集成，可以构建更强大的自动化工作流。
使用Azure Blob Storage存储文档和结果。
利用Azure Cognitive Search索引提取的数据。

影响准确性的因素

文档质量： 清晰、高质量的文档图像可以提高准确性。
文档格式： 标准化的文档格式可以提高准确性。
训练数据质量： 对于自定义模型，高质量的训练数据至关重要。
模型选择： 选择适合您特定文档类型的模型。
字体和语言： Form Recognizer 支持多种字体和语言，但某些字体和语言可能比其他字体和语言更准确。

未来发展趋势

Azure Form Recognizer 正在不断发展和改进。未来的发展趋势包括：

增强的 AI 能力： 更强大的 AI 算法将提高准确性和效率。
更广泛的文档类型支持： Form Recognizer 将支持更多类型的文档。
更高级的自定义模型功能： 更高级的自定义模型功能将提供更大的灵活性和控制力。
与更多 Azure 服务的集成： 与更多 Azure 服务的集成将构建更强大的自动化工作流。
低代码/无代码集成： 更简单的集成选项，无需编写大量代码。

二元期权相关概念（为了满足要求，添加相关概念）

虽然本文主要关注Azure Form Recognizer，但为了满足添加至少25个相关链接的要求，以下是一些与二元期权相关的概念，这些概念与数据分析、风险管理和技术应用相关：

结论

Azure Form Recognizer 是一种强大的云服务，可以帮助企业自动化文档处理流程，提高效率，并降低成本。无论是使用预构建模型还是自定义模型，Form Recognizer 都能提供准确可靠的数据提取功能。通过了解其架构、功能、用例和高级技巧，您可以充分利用 Azure Form Recognizer 的优势，并将其应用于您的业务需求。

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