Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Dokumente werden analysiert

Amazon Textract analysiert Dokumente und Formulare auf Beziehungen zwischen erkanntem Text. Amazon Textract Textract-Analyseoperationen geben fünf Kategorien der Dokumentenextraktion zurück: Text, Formulare, Tabellen, Abfrageantworten und Signaturen. Die Analyse von Rechnungen und Belegen erfolgt über einen anderen Prozess. Weitere Informationen finden Sie unter. Rechnungen und Quittungen werden analysiert

Extraktion von Text

Der Rohtext, der aus einem Dokument extrahiert wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Textzeilen und Wörter.

Extraktion von Formularen

Formulardaten sind mit Textelementen verknüpft, die aus einem Dokument extrahiert wurden. Amazon Textract stellt Formulardaten als Schlüssel-Wert-Paare dar.

Im folgenden Beispiel ist eine der von Amazon Textract erkannten Textzeilen Name: Jane Doe. Amazon Textract identifiziert auch einen Schlüssel (Name:) und einen Wert (Jane Doe). Weitere Informationen finden Sie unter Formulardaten (Key-valuePaare).

Name: Jane Doe

Adresse: 123 Any Street, Anytown, Vereinigte Staaten

Geburtsdatum: 26-12-1980

Key-value Paare werden auch verwendet, um Kontrollkästchen oder Optionsfelder (Optionsfelder) darzustellen, die aus Formularen extrahiert werden.

Männlich: ☑

Weitere Informationen finden Sie unter Auswahlelemente.

Extraktion von Tabellen

Amazon Textract kann Tabellen, Tabellenzellen, die Elemente in Tabellenzellen, Tabellentitel und -fußzeilen sowie den Tabellentyp extrahieren. Amazon Textract kann auch so programmiert werden, dass die Ergebnisse in einer JSON-, CSV- oder TXT-Datei zurückgegeben werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Tabellen. Auswahlelemente können auch aus Tabellen extrahiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Auswahlelemente.

Signaturen bei der Dokumentenanalyse

Amazon Textract kann die Positionen von Signaturen in Textdokumenten erkennen. Diese werden als Geometrieobjekte mit Begrenzungsrahmen zurückgegeben, die die Position einer Signatur auf der Seite sowie die Gewissheit angeben, dass sich eine Signatur an dieser Stelle befindet. Wenn die Signaturfunktion eigenständig verwendet wird, gibt Amazon Textract sowohl Signaturen als auch Standardtexterkennungsergebnisse zurück. Die Signaturerkennung kann in Verbindung mit anderen Funktionstypen wie Formularen, Tabellen und Abfragen verwendet werden. Bei Verwendung mit Formularen und Tabellen können Signaturen als Teil eines Schlüssel-Wert-Paares bzw. innerhalb einer Tabellenzelle erkannt werden.

Abfragen bei der Dokumentenanalyse

Wenn Sie ein Dokument mit Amazon Textract verarbeiten, können Sie Ihrer Analyse Abfragen hinzufügen, um anzugeben, welche Informationen Sie benötigen. Dazu müssen Sie eine Frage stellen, z. B. „Wie lautet die Sozialversicherungsnummer des Kunden?“ zu Amazon Textract. Amazon Textract findet dann die Informationen im Dokument für diese Frage und gibt sie in einer Antwortstruktur zurück, die von den übrigen Informationen des Dokuments getrennt ist. Weitere Informationen zu dieser Antwortstruktur finden Sie unter Antwortstrukturen abfragen. Weitere Informationen zu bewährten Methoden für die Verwendung von Abfragen finden Sie unterBewährte Methoden für Abfragen. Abfragen können alleine oder in Kombination mit beliebigen anderen, z. B. Tabellen oder FormularenFeatureType, verarbeitet werden.

Beispielabfrage: Wie lautet die SSN des Kunden?

Beispielantwort: 111-xx-333

Für analysierte Artikel gibt Amazon Textract Folgendes in mehreren Blockobjekten zurück:

Benutzerdefinierte Abfragen

Mit der Amazon Textract Textract-Dokumentenanalyse können Sie die Modellausgabe mithilfe von Adaptern anpassen, die an Ihren eigenen Dokumenten trainiert wurden. Adapter sind Komponenten, die in das vortrainierte Deep-Learning-Modell von Amazon Textract integriert werden und dessen Ausgabe an Ihre unternehmensspezifischen Dokumente anpassen. Sie erstellen anhand Ihrer Beispieldokumente einen Adapter für Ihren speziellen Anwendungsfall und trainieren den Adapter anhand der kommentierten Beispiele. annotating/labeling

Nachdem Sie einen Adapter erstellt haben, stellt Ihnen Amazon Textract einen AdapterId zur Verfügung. Sie können mehrere Adapterversionen in einem einzigen Adapter haben. Sie können den AdapterId Vorgang zusammen mit einem Vorgang angeben AdapterVersion, um anzugeben, dass Sie den von Ihnen erstellten Adapter verwenden möchten. Beispielsweise stellen Sie der AnalyzeDocumentAPI die beiden Parameter für die synchrone Dokumentenanalyse oder den StartDocumentAnalysisVorgang für die asynchrone Analyse zur Verfügung. Wenn Sie das AdapterId als Teil der Anfrage angeben, wird der Adapter automatisch in den Analyseprozess integriert und zur Verbesserung der Prognosen für Ihre Dokumente verwendet. Auf diese Weise können Sie die Funktionen von nutzen AnalyzeDocument und gleichzeitig das Modell an Ihren eigenen Anwendungsfall anpassen.

Weitere Informationen zur Erstellung und Verwendung von Adaptern finden Sie unter Anpassen Ihrer Query-Antworten. Ein Tutorial zum Erstellen, Trainieren und Verwenden von Adaptern mit dem finden Sie AWS-Managementkonsole unterTutorial zu benutzerdefinierten Abfragen.

Layout in der Dokumentenanalyse

Amazon Textract kann verwendet werden, um das Layout eines Dokuments zu erkennen, indem die Positionen verschiedener Elemente und der zugehörigen Textzeilen ermittelt werden. Diese Elemente sind Absätze, Listen, Kopf- und Fußzeilen, Seitenzahlen, Abbildungen, Tabellen, Titel und Abschnittsüberschriften. Bei der Analyse des Layouts eines Dokuments gibt Amazon Textract eine Begrenzungsrahmenposition der Layoutelemente sowie des Textes in diesen Elementen zurück. Diese Informationen werden in der impliziten Lesereihenfolge des Dokuments zurückgegeben, wobei die Elemente von oben nach unten und von links nach rechts aufgelistet werden.

Sie können synchrone oder asynchrone Operationen verwenden, um Text in einem Dokument zu analysieren. Um Text synchron zu analysieren, verwenden Sie den AnalyzeDocumentVorgang und übergeben Sie ein Dokument als Eingabe. AnalyzeDocumentgibt den gesamten Satz von Ergebnissen zurück. Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren von Dokumententext mit Amazon Textract.

Um Text asynchron zu erkennen, verwenden Sie, um die Verarbeitung StartDocumentAnalysiszu starten. Rufen GetDocumentAnalysisSie an, um die Ergebnisse zu erhalten. Die Ergebnisse werden in einer oder mehreren Antworten von zurückgegebenGetDocumentAnalysis. Weitere Informationen sowie ein Beispiel finden Sie unter Text in einem mehrseitigen Dokument erkennen oder analysieren.

Um anzugeben, welche Art von Analyse durchgeführt werden soll, können Sie den FeatureTypes Listeneingabeparameter verwenden. Fügen Sie der Liste TABELLEN hinzu, um Informationen über die Tabellen zurückzugeben, die im Eingabedokument erkannt wurden, z. B. Tabellenzellen, Zellentext und Auswahlelemente in Zellen. Fügen Sie FORMS hinzu, um Wortbeziehungen wie Schlüssel-Wert-Paare und Auswahlelemente zurückzugeben. Fügen Sie QUERIES hinzu, um Informationen anzugeben, nach denen Amazon Textract im Dokument suchen soll, und eine Antwort in Form eines Frage-Antwort-Paares zurückerhalten soll. Fügen Sie LAYOUT hinzu, um das Layout des Dokuments zu bestimmen. Um alle Arten von Analysen durchzuführen, fügen Sie TABELLEN, FORMULARE, ABFRAGEN und LAYOUT zu hinzuFeatureTypes.

Alle Zeilen und Wörter, die im Dokument erkannt werden, sind in der Antwort enthalten (einschließlich Text, der sich nicht auf den Wert von beziehtFeatureTypes).