Extraction de tableau
L'extraction de table peut être utilisée pour identifier les tables d'un document et extraire leur contenu. Par exemple, si un encaissement PDF contient une table qui comprend les taxes et le montant total, le service de présentation de documents identifie la table et extrait la structure de la table.
Le service de compréhension de documents fournit le nombre de lignes et de colonnes pour la table et le contenu de chaque cellule de table. Chaque cellule a un score de confiance. La note de confiance est un nombre décimal. Les notes plus proches de 1 indiquent un niveau de confiance élevé dans le texte extrait, tandis que les notes inférieures indiquent un niveau de confiance inférieur. L'intervalle de la note de confiance pour chaque étiquette est compris entre 0 et 1.
- Extraction de table pour les tables avec et sans bordures
- Polygones de liaison
- Note de fiabilité
- Demande unique
- Demande de traitement par lots
- Anglais seulement
Exemple d'extraction de tableau
Exemple d'extraction de table utilisée dans le service de compréhension de documents.
- Document d'entrée
-
Demande d'API d'entrée d'extraction de table
:
{ "processorConfig": { "processorType": "GENERAL", "features": [ { "featureType": "TABLE_EXTRACTION" } ] }, "inputLocation": { "sourceType": "OBJECT_STORAGE_LOCATIONS", "objectLocations": [ { "source": "OBJECT_STORAGE", "namespaceName": "", "bucketName": "", "objectName": "" } ] }, "compartmentId": "", "outputLocation": { "namespaceName": "", "bucketName": "", "prefix": "" } }
- Sortie :
-
Réponse de l'API
de sortie d'extraction de table :
{ "documentMetadata": { "pageCount": 1, "mimeType": "application/pdf" }, "pages": [ { "pageNumber": 1, "dimensions": { "width": 2575, "height": 1013, "unit": "PIXEL" }, ... "tables": [ { "rowCount": 15, "columnCount": 9, "bodyRows": [ { "cells": [ { "text": "Qtr1-12", "rowIndex": 0, "columnIndex": 1, "confidence": 0.92011595, "boundingPolygon": { "normalizedVertices": [ { "x": 0.2532038834951456, "y": 0.022704837117472853 }, { "x": 0.3005825242718447, "y": 0.022704837117472853 }, { "x": 0.3005825242718447, "y": 0.05330700888450148 }, { "x": 0.2532038834951456, "y": 0.05330700888450148 } ] }, "wordIndexes": [ 0 ] }, { "text": "Qtr2-12", "rowIndex": 0, "columnIndex": 2, "confidence": 0.919653, "boundingPolygon": { "normalizedVertices": [ { "x": 0.33048543689320387, "y": 0.022704837117472853 }, { "x": 0.3724271844660194, "y": 0.022704837117472853 }, { "x": 0.3724271844660194, "y": 0.05330700888450148 }, { "x": 0.33048543689320387, "y": 0.05330700888450148 } ] }, "wordIndexes": [ 1 ] }, ...