Document AI verwendet den Enterprise Knowledge Graph, um die Ergebnisse der Entitätsextraktion zu normalisieren und
anzureichern (für unterstützte Felder). So können beispielsweise die Adressen 123 Main St Apt 1 und 123 Main street # 1 in dieselbe standardisierte Adresse normalisiert werden.
Für jedes unterstützte Feld gibt Document AI neben dem extrahierten Rohfeld auch einen normalizedValue
zurück, wodurch der Literaltext normalisiert wird.
Dieser enthält die Daten in einem standardisierten Format, um die Nachbearbeitung zu reduzieren.
Die meisten Daten gehören zu einer der folgenden Kategorien:
- Money
- Datum
- Zeitstempel
- Adresse
- Boolesch
- Ganzzahl
- Float
Beispielantwort
Die angereicherten Werte finden Sie im
entities.normalizedValue
Feld, wie im folgenden gekürzten Beispiel zu sehen ist:
{
"entities": [
{
"textAnchor": {
"textSegments": [ ... ],
"content": "Google Singapore"
},
"type": "employer_name",
"mentionText": "Google Singapore",
"confidence": 0.69933707,
"pageAnchor": {
"pageRefs": [
{
"boundingPoly": {
"normalizedVertices": [ ... ]
}
}
]
},
"id": "9",
"normalizedValue": {
"text": "Google Asia Pacific, Singapore"
}
}
]
}
Im Beispiel wurde der ursprüngliche employer_name „Google Singapore“ in „Google Asia Pacific, Singapore“ normalisiert.
In der Google Cloud Console werden die angereicherten und normalisierten Felder mit G gekennzeichnet. Beispiel:
Unterstützte Prozessoren
Hier finden Sie die Prozessoren und Felder, die die Entitätsanreicherung unterstützen.
| Prozessoren | Angereicherte Felder | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kontoauszugsparser
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W2-Parser
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Lohnabrechnungsparser
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Kostenparser
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Rechnungsparser
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