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# 发票和收据响应对象
<a name="expensedocuments"></a>

当您向 AnalyzeExpense API 提交发票或收据时，它会返回一系列 ExpenseDocuments 对象。每一个 ExpenseDocument 都进一步分为`LineItemGroups`和`SummaryFields`。大多数发票和收据都包含供应商名称、收据编号、收据日期或总金额等信息。 AnalyzeExpense 返回下方的此信息`SummaryFields`。收据和发票还包含所购商品的详细信息。 AnalyzeExpense API 在下方返回此信息`LineItemGroups`。该`ExpenseIndex`字段唯一标识支出，`SummaryFields`并将相应费用与该支出中`LineItemGroups`检测到的费用相关联。最后，支出分析将返回一个`Block`对象，为您提供与文档文本检测相同的信息。

某些信息，例如地址和姓名，可能很难根据单个响应进行区分。费用分析使用该对象`ExpenseGroupProperties`来帮助区分模糊的响应。此对象包含以下列表中的一种类型：
+ VENDOR\_REMIT\_TO
+ 收件人\_发货\_收货方
+ RECEIVER\_SOLD\_TO
+ 收款人账单收件人
+ 供应商\_供应商

这些类型可以区分不同的响应组。属于同一组的多个元素通过标识号进行连接，标识号也返回在中`ExpenseGroupProperties`。

 AnalyzeExpense 响应中最精细的数据级别包括`Type``ValueDetection`、和`LabelDetection`（可选）。各个实体是：
+ [Type](#how-it-works-type)：指在较高级别上检测到什么样的信息。
+ [LabelDetection](#how-it-works-labeldetection)：指文档文本中关联值的标签。 `LabelDetection`是可选的，只有在写入标签时才会返回。
+ [ValueDetection](#how-it-works-valuedetection): 指返回的标签或类型的值。

 AnalyzeExpense API 还将行项目`QUANTITY`中的`ITEM`、和`PRICE`检测为标准化字段。如果收据图片上的订单项目中还有其他文本，例如 SKU 或详细描述，则该文本将包含在 JSON 中`EXPENSE_ROW`。如下例所示:

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

前面的示例显示了 AnalyzeExpense API 操作如何返回收据上的整行，该收据包含有关售价 2.5 美元的 5 根香蕉的订单项目信息。

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

以下是键值对的标准类型或标准化类型的示例：

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

收据中没有明确列出 “供应商名称”。但是，分析支出 API 会将 “亚马逊” 值识别为类型`VENDOR_NAME`。

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

以下是客户文档页面上显示的文本示例：

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

示例文档包含 “CASHIER Mina”。Analyze Expense API 提取了按原样计算的值并将其返回到下方`LabelDetection`。对于诸如 “发票日期” 之类的隐含值，如果收据中未明确显示 “密钥”，则`LabelDetection`不会包含在 AnalyzeExpense 元素中。在这种情况下， AnalyzeExpense API 操作不会返回`LabelDetection`。

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

以下是一个显示键值对的 “值” 的示例。

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

在示例中，该文档包含 “CASHIER Mina”。 AnalyzeExpense API 检测到 Cashier 值为 Mina，并将其返回到下方`ValueDetection`。