Document AI 使用 Enterprise Knowledge Graph 来规范化和
扩充实体提取结果(适用于支持的字段)。例如,地址 123 Main St Apt 1 和 123 Main street # 1 可以规范化为相同的标准化地址。
对于每个支持的字段,除了原始提取的字段之外,Document AI 还会返回 normalizedValue
,从而规范化字面文本。
这包含标准化格式的数据,以减少后处理。
大多数数据属于以下类别之一:
- 金额
- 日期
- 时间戳
- 地址
- 布尔值
- 整数
- 浮点数
示例响应
扩充后的值可以在
entities.normalizedValue
字段中找到,如以下截断的示例所示:
{
"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"
}
}
]
}
在该示例中,原始 employer_name“Google Singapore”已规范化为“Google Asia Pacific, Singapore”。
在 Google Cloud 控制台中,扩充和规范化的字段会使用 G 进行注释。例如:
支持的处理器
以下是支持实体扩充的处理器和字段。
| 处理器 | 扩充后的字段 | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
银行对账单解析器
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W2 解析器
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工资单解析器
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Expense Parser
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账单解析器
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