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# 請求書と受信レスポンスオブジェクト
<a name="expensedocuments"></a>

請求書または領収書を AnalyzeExpense API に送信すると、一連の ExpenseDocuments オブジェクトが返されます。各ExpenseDocumentはさらに `LineItemGroups`と に分割されます`SummaryFields`。ほとんどの請求書と領収書には、ベンダー名、領収書番号、領収書の日付、合計金額などの情報が含まれています。AnalyzeExpense は、この情報を で返します`SummaryFields`。領収書と請求書には、購入したアイテムに関する詳細も含まれています。AnalyzeExpense API は、この情報を で返します`LineItemGroups`。`ExpenseIndex` フィールドは経費を一意に識別し、その経費で適切な `SummaryFields` と`LineItemGroups`検出された を関連付けます。最後に、経費分析は`Block`オブジェクトを返し、ドキュメントのテキスト検出と同じ情報を提供します。

アドレスや名前などの特定の情報は、単一のレスポンスに基づいて識別するのが難しい場合があります。経費分析では、 オブジェクト`ExpenseGroupProperties`を使用して否定的なレスポンスを区別します。このオブジェクトには、次のリストからのタイプが含まれています。
+ ベンダー\_REMIT\_TO
+ RECEIVER\_SHIP\_TO
+ RECEIVER\_SOLD\_TO
+ RECEIVER\_BILL\_TO
+ ベンダー\_サプライヤー

これらのタイプは、レスポンスの異なるグループを区別します。同じグループに属する複数の要素は識別番号を介して接続され、 にも返されます`ExpenseGroupProperties`。

AnalyzeExpense レスポンスの最も詳細なレベルのデータは`Type`、、`ValueDetection`、および `LabelDetection` (オプション) で構成されます。個々のエンティティは次のとおりです。
+ [タイプ](#how-it-works-type): 高レベルで検出される情報の種類を指します。
+ [LabelDetection](#how-it-works-labeldetection): ドキュメントのテキスト内の関連する値のラベルを指します。 `LabelDetection`はオプションであり、ラベルが書き込まれた場合にのみ返されます。
+ [ValueDetection](#how-it-works-valuedetection): 返されるラベルまたはタイプの値を指します。

AnalyzeExpense API は`ITEM`、行項目`PRICE`内の 、`QUANTITY`、および を正規化されたフィールドとして検出します。SKU や詳細な説明など、受信イメージの明細項目に他のテキストがある場合、JSON には として含まれます`EXPENSE_ROW`。これを次の例で示します:

```
               {
                                    "Type": {
                                        "Text": "EXPENSE_ROW",
                                        "Confidence": 99.95216369628906
                                    },
                                    "ValueDetection": {
                                        "Text": "Banana 5 $2.5",
                                        "Geometry": {
                                          …
                                        },
                                        "Confidence": 98.11214447021484
                                    }
```

前の例は、AnalyzeExpense API オペレーションが、2.5 USD で販売された 5 つのバナナに関する明細項目情報を含む受信時に行全体をどのように返すかを示しています。

## タイプ
<a name="how-it-works-type"></a>

以下は、キーと値のペアの標準型または正規化型の例です。

```
               {
                    "PageNumber": 1, 
                    "Type": {
                        "Text": "VENDOR_NAME", 
                        "Confidence": 70.0
                    }, 
                    "ValueDetection": {
                        "Geometry": { ... }, 
                        "Text": "AMAZON", 
                        "Confidence": 87.89806365966797
                    }
                }
```

受信に「ベンダー名」が明示的にリストされていません。ただし、経費分析 API は値「AMAZON」をタイプ として認識しました`VENDOR_NAME`。

## LabelDetection
<a name="how-it-works-labeldetection"></a>

以下は、顧客ドキュメントページに表示されるテキストの例です。

```
               {
                    "PageNumber": 1, 
                    "Type": {
                        "Text": "OTHER", 
                        "Confidence": 70.0
                    }, 
                    "LabelDetection": {
                        "Geometry": { ... }, 
                        "Text": "CASHIER", 
                        "Confidence": 88.19171142578125
                    }, 
                    "ValueDetection": {
                        "Geometry": { ... }, 
                        "Text": "Mina", 
                        "Confidence": 87.89806365966797
                    }
                }
```

サンプルドキュメントには「CASHIER Mina」が含まれていました。経費分析 API はそのまま値を抽出し、 で返します`LabelDetection`。受信に「キー」が明示的に表示されていない「請求日」などの暗黙的な値の場合、 `LabelDetection` は AnalyzeExpense 要素に含まれません。このような場合、AnalyzeExpense API オペレーションは を返しません`LabelDetection`。

## ValueDetection
<a name="how-it-works-valuedetection"></a>

以下は、キーと値のペアの「値」を示す例です。

```
               {
                    "PageNumber": 1, 
                    "Type": {
                        "Text": "OTHER", 
                        "Confidence": 70.0
                    }, 
                    "LabelDetection": {
                        "Geometry": { ... }, 
                        "Text": "CASHIER", 
                        "Confidence": 88.19171142578125
                    }, 
                    "ValueDetection": {
                        "Geometry": { ... }, 
                        "Text": "Mina", 
                        "Confidence": 87.89806365966797
                    }
                }
```

この例では、ドキュメントに「CASHIER Mina」が含まれていました。AnalyzeExpense API は、より詳細な値を Mina として検出し、 で返しました`ValueDetection`。