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- Überblick
- Document Understanding-Aktivitäten
- Übersicht zur Dokumentklassifizierung
- „Klassifizierer konfigurieren“-Assistent von Classify Document Scope
- Intelligenter Schlüsselwortklassifizierer
- Schlüsselwortbasierte Classifier (Keyword Based Classifier)
- Machine Learning Classifier
- Generativer Klassifizierer
- Dokumentklassifizierung – verwandte Aktivitäten
- Datenverbrauch
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- Überblick
- Document Understanding – ML-Paket
- DocumentClassifier – ML-Paket
- ML-Pakete mit OCR-Funktionen
- 1040 – ML-Paket
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- 1040 Anlage D – ML-Paket
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- ACORD125 – ML-Paket
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- ACORD131 – ML-Paket
- ACORD140 – ML-Paket
- ACORD25 – ML-Paket
- Bank Statements – ML-Paket
- BillsOfLading – ML-Paket
- Certificate of Incorporation – ML-Paket
- Certificates of Origin – ML-Paket
- Checks – ML-Paket
- Children Product Certificate – ML-Paket
- CMS1500 – ML-Paket
- EU Declaration of Conformity – ML-Paket
- Financial Statements – ML-Paket
- FM1003 – ML-Paket
- I9 – ML-Paket
- ID Cards – ML-Paket
- Invoices – ML-Paket
- InvoicesAustralia – ML-Paket
- InvoicesChina – ML-Paket
- Rechnungen Hebräisch – ML-Paket
- InvoicesIndia – ML-Paket
- InvoicesJapan – ML-Paket
- Invoices Shipping – ML-Paket
- Packing Lists – ML-Paket
- Gehaltsabrechnungen (Pay slips) – ML-Paket
- Passports – ML-Paket
- Purchase Orders – ML-Paket
- Zahlungsbelege – ML-Paket
- RemittanceAdvices – ML-Paket
- UB04 – ML-Paket
- Utility Bills – ML-Paket
- Vehicle Titles – ML-Paket
- W2 – ML-Paket
- W9 – ML-Paket
- Andere out-of-the-box ML-Pakete
- Öffentliche Endpunkte
- Einschränkungen für den Datenverkehr
- OCR-Konfiguration
- Pipelines
- OCR-Dienste
- Unterstützte Sprachen
- Deep Learning
- Daten und Sicherheit
- Lizenzierungs- und Gebührenlogik
Document Understanding classic user guide
Rechnungen Hebräisch – ML-Paket
Überblick
Eine Rechnung, Faktura oder Abrechnung ist ein kommerzielles Dokument, das von einem Verkäufer an einen Käufer im Rahmen einer Verkaufstransaktion ausgestellt wird und die Produkte, Mengen und vereinbarten Preise für Produkte oder Dienste angibt, die der Verkäufer dem Käufer geliefert hat.
Dieses ML-Paket sind darauf trainiert, Schlüsseldatenpunkte aus verschiedenen Rechnungsarten zu extrahieren. Das Schema besteht aus 27 Feldern, sieben Elementen und einem Währungsklassifizierer, der Informationen über Kunden, Lieferanten, Zahlungen und Produkte/Dienstleistungen sowie Zahlungsdetails einschließlich Bankinformationen extrahiert. Sie können das Schema der Felder an Ihre eigenen Anforderungen anpassen.
Besonderheiten
Das ML-Paket ist darauf trainiert, automatisch Daten zu erkennen, z. B.:
- Anbietername, Anbieteradresse, Rechnungsname, Rechnungsadresse
- Rechnungsnummer, Bestellnummer, Zahlungsbedingungen, Fälligkeitsdatum
- Nettobetrag, Steuerbetrag, Rabatt, Gesamtbetrag
- Umsatzsteuer-Identifikationsnummer, Umsatzsteuersatz
- Bankkontonummer, Bankname, SWIFT, IBAN
Beispiele
You can download the a sample filled-in form from here.
Sie können auch eine Vorschau des Beispiels eines ausgefüllten Formulars anzeigen:
