기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# Amazon Textract 응답 객체
Amazon Textract 작업은 실행 작업에 따라 다른 유형의 객체를 반환합니다. 텍스트를 감지하고 일반 문서를 분석하기 위해 작업은 Block 객체를 반환합니다. 송장 또는 영수증을 분석하기 위해 작업은 ExpenseDocuments 객체를 반환합니다. ID 문서를 분석하기 위해 이 작업은 IdentityDocumentFields 객체를 반환합니다. 이러한 응답 객체에 대한 자세한 내용은 다음 단원을 참조하십시오.
**Topics**
+ [텍스트 감지 및 문서 분석 응답 객체](how-it-works-document-layout.md)
+ [송장 및 수금 응답 객체](expensedocuments.md)
+ [ID 문서 응답 객체](identitydocumentfields.md)
# 텍스트 감지 및 문서 분석 응답 객체
Amazon Textract Textract가 문서를 처리할 때 다음과 같은 목록을 생성합니다.[Block](API_Block.md)탐지되거나 분석된 텍스트의 개체입니다. 각 블록에는 탐지된 아이템, 위치 및 Amazon Textract Textract가 처리의 정확성에 대한 확신에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
문서는 다음과 같은 유형으로 구성됩니다.`Block`객체입니다.
+ [페이지](how-it-works-pages.md)
+ [줄 및 텍스트 단어](how-it-works-lines-words.md)
+ [양식 데이터 (키-값 쌍)](how-it-works-kvp.md)
+ [표 및 셀](how-it-works-tables.md)
+ [선택 요소](how-it-works-selectables.md)
블록의 내용은 호출하는 작업에 따라 다릅니다. 텍스트 감지 작업 중 하나를 호출하면 검색된 텍스트의 페이지, 줄 및 단어가 반환됩니다. 자세한 정보는 [텍스트 감지](how-it-works-detecting.md)을 참조하십시오. 문서 분석 작업 중 하나를 호출하면 검색된 페이지, 키-값 쌍, 테이블, 선택 요소 및 텍스트에 대한 정보가 반환됩니다. 자세한 정보는 [문서 분석](how-it-works-analyzing.md)을 참조하십시오.
약간`Block`객체 필드는 두 유형의 처리에 공통적입니다. 예를 들어, 각 블록에는 고유한 식별자가 있습니다.
사용 방법을 보여주는 예제의 경우`Block`객체, 참조[자습서](examples-blocks.md).
## 문서 레이아웃
Amazon Textract Textract는 문서의 표현을 여러 유형의 목록으로 반환합니다.`Block`상위-하위 관계 또는 키-값 쌍으로 연결된 객체입니다. 문서의 페이지 수를 제공하는 메타데이터도 반환됩니다. 다음은 전형적인 JSON 입니다.`Block`형식의 객체`PAGE`.
```
{
"Blocks": [
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 1.0,
"Top": 0.0,
"Left": 0.0,
"Height": 1.0
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.0,
"X": 0.0
},
{
"Y": 0.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 0.0
}
]
},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"2602b0a6-20e3-4e6e-9e46-3be57fd0844b",
"82aedd57-187f-43dd-9eb1-4f312ca30042",
"52be1777-53f7-42f6-a7cf-6d09bdc15a30",
"7ca7caa6-00ef-4cda-b1aa-5571dfed1a7c"
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "8136b2dc-37c1-4300-a9da-6ed8b276ea97"
}.....
],
"DocumentMetadata": {
"Pages": 1
}
}
```
문서가 하나 이상에서 작성됩니다.`PAGE`블록을 지원합니다. 각 페이지에는 페이지에서 감지된 기본 항목 (예: 텍스트 및 표 줄) 에 대한 하위 블록 목록이 포함되어 있습니다. 자세한 정보는 [페이지](how-it-works-pages.md)을 참조하십시오.
의 유형을 결정할 수 있습니다.`Block`객체를 검사하여`BlockType`필드.
A`Block`객체가 관련 목록을 포함하고 있습니다.`Block`의 객체`Relationships`필드, 배열입니다.[Relationship](API_Relationship.md)객체입니다. A`Relationships`배열은 CHILD 유형 또는 VALUE 유형입니다. CHILD 유형의 배열은 현재 블록의 하위인 항목을 나열하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 현재 블록이 LINE 유형일 경우`Relationships`에는 텍스트 줄을 구성하는 WORD 블록의 ID 목록이 포함되어 있습니다. VALUE 유형의 배열은 키-값 페어를 포함하는 데 사용됩니다. 다음을 검사하여 관계 유형을 확인할 수 있습니다.`Type`의 필드`Relationship`객체입니다.
하위 블록에는 상위 블록 오브젝트에 대한 정보가 없습니다.
다음과 같은 예시`Block`정보는 단원을 참조하십시오.[동기식 작업을 통한 문서 처리](sync.md).
## 신뢰도
Amazon Textract 작업은 감지된 아이템의 정확성에 대해 Amazon Textract Textract가 가진 비율의 신뢰도를 반환합니다. 자신감을 얻으려면`Confidence`의 필드`Block`객체입니다. 값이 높을수록 신뢰도가 높아집니다. 시나리오에 따라 신뢰도가 낮은 탐지는 사람의 시각적 확인이 필요할 수 있습니다.
## Geometry
Amazon Textract 작업은 자격 증명 분석을 제외하고 문서 페이지에서 탐지된 항목의 위치에 대한 위치 정보를 반환합니다. 위치를 가져오려면`Geometry`의 필드`Block`객체입니다. 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.[문서 페이지의 항목 위치](text-location.md)
# 페이지
문서는 하나 이상의 페이지로 구성됩니다. A[Block](API_Block.md)형식의 객체`PAGE`문서의 각 페이지에 대해 존재합니다. A`PAGE`블록 객체에는 문서 페이지에서 검색된 텍스트 줄, 키-값 쌍 및 테이블의 하위 ID 목록이 포함되어 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/textract/latest/dg/images/hieroglyph-pages.png)
a를 위한 JSON`PAGE`block은 다음과 비슷합니다.
```
{
"Geometry": ....
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"2602b0a6-20e3-4e6e-9e46-3be57fd0844b", // Line - Hello, world.
"82aedd57-187f-43dd-9eb1-4f312ca30042", // Line - How are you?
"52be1777-53f7-42f6-a7cf-6d09bdc15a30",
"7ca7caa6-00ef-4cda-b1aa-5571dfed1a7c"
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "8136b2dc-37c1-4300-a9da-6ed8b276ea97" // Page identifier
},
```
PDF 형식의 여러 페이지로 된 문서에서 비동기 작업을 사용하는 경우 다음을 검사하여 블록이 있는 페이지를 확인할 수 있습니다.`Page`의 필드`Block`객체입니다. 스캔한 이미지 (JPEG, PNG, PDF 또는 TIFF 형식의 이미지) 는 이미지에 문서 페이지가 두 개 이상인 경우에도 단일 페이지 문서로 간주됩니다. 비동기 작업은 항상 a를 반환합니다.`Page`스캔한 이미지의 값 1입니다.
총 페이지 수가 반환됩니다.`Pages`의 필드`DocumentMetadata`.`DocumentMetadata`각 목록과 함께 반환됩니다.`Block`Amazon Textract 작업에서 반환된 객체입니다.
# 줄 및 텍스트 단어
Amazon Textract 작업에서 반환된 감지된 텍스트는 다음 목록에 반환됩니다.[Block](API_Block.md)객체입니다. 이러한 개체는 문서 페이지에서 감지되는 텍스트 또는 텍스트 단어를 나타냅니다. 다음 텍스트는 여러 단어로 만들어진 두 줄의 텍스트를 보여 줍니다.
이것은 텍스트입니다.
두 줄로 구분됩니다.
감지된 텍스트는 다음 위치에 반환됩니다.`Text`필드`Block`객체입니다. 이`BlockType`필드는 텍스트가 텍스트 줄 (LINE) 인지 또는 단어 (WORD) 인지 결정합니다. A*단어*는 공백으로 구분되지 않은 하나 이상의 ISO 기본 라틴 스크립트 문자입니다. A*선*는 탭으로 구분된 연속 단어 문자열입니다.
또한 Amazon Textract Textract는 텍스트를 사용하여 손글씨 또는 인쇄되었는지 여부를 결정합니다.`TextTypes`필드. 이들은 각각 필기 및 인쇄로 반환됩니다.
기타`Block`특성은 ID, 신뢰 및 지오메트리 정보와 같은 모든 블록 유형에 공통적입니다. 자세한 정보는 [텍스트 감지 및 문서 분석 응답 객체](how-it-works-document-layout.md)을 참조하십시오.
줄과 단어만 감지하려면 다음을 사용할 수 있습니다.[DetectDocumentText](API_DetectDocumentText.md)또는[StartDocumentTextDetection](API_StartDocumentTextDetection.md). 자세한 정보는 [텍스트 감지](how-it-works-detecting.md)을 참조하십시오. 감지된 텍스트 (선 및 단어) 와 문서의 다른 부분 (예: 표) 과 관련되는 방법에 대한 정보를 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다.[AnalyzeDocument](API_AnalyzeDocument.md)또는[StartDocumentAnalysis](API_StartDocumentAnalysis.md). 자세한 정보는 [문서 분석](how-it-works-analyzing.md)을 참조하십시오.
`PAGE`,`LINE`, 및`WORD`블록은 상위-하위 관계에서 서로 관련되어 있습니다. A`PAGE`블록은 모두의 상위입니다.`LINE`문서 페이지에서 객체를 차단합니다. LINE에는 하나 이상의 단어가 있을 수 있습니다.`Relationships`LINE 블록에 대한 배열은 텍스트 행을 구성하는 하위 WORD 블록의 ID를 저장합니다.
다음 다이어그램은 라인을 보여 줍니다.*Hello world.*텍스트에서*Hello world.* *어떻게 지내세요?*는 다음과 같이 표시됩니다.`Block`객체입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/textract/latest/dg/images/hieroglyph-text-detection.png)
다음은 의 JSON 출력입니다.`DetectDocumentText`때 문장*Hello world.* *어떻게 지내세요?*가 감지됩니다. 첫 번째 예제는 문서 페이지의 JSON입니다. 하위 ID를 사용하여 문서를 탐색할 수 있는 방법에 유의하십시오.
```
{
"Geometry": {...},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"d7fbd604-d609-4d69-857d-247a3f591238", // Line - Hello, world.
"b6c19a93-6493-4d8e-958f-853c8f7ca055" // Line - How are you?
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "56ec1d77-171f-4881-9852-2b5b7e761608"
},
```
다음은 “Hello, World”라는 줄을 구성하는 LINE 블록에 대한 JSON입니다.
```
{
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"7f97e2ca-063e-47a8-981c-8beee31afc01", // Word - Hello,
"4b990aa0-af96-4369-b90f-dbe02538ed21" // Word - world.
]
}
],
"Confidence": 99.63229370117188,
"Geometry": {...},
"Text": "Hello, world.",
"BlockType": "LINE",
"Id": "d7fbd604-d609-4d69-857d-247a3f591238"
},
```
다음은 단어의 WORD 블록에 대한 JSON입니다.*안녕하세요.*:
```
{
"Geometry": {...},
"Text": "Hello,",
"TextType": "PRINTED",
"BlockType": "WORD",
"Confidence": 99.74746704101562,
"Id": "7f97e2ca-063e-47a8-981c-8beee31afc01"
},
```
마지막 JSON은 단어의 WORD 블록입니다.*세계.*:
```
{
"Geometry": {...},
"Text": "world.",
"TextType": "PRINTED",
"BlockType": "WORD",
"Confidence": 99.5171127319336,
"Id": "4b990aa0-af96-4369-b90f-dbe02538ed21"
},
```
# 양식 데이터 (키-값 쌍)
Amazon Textract Textract는 문서에서 양식 데이터를 키-값 페어로 추출할 수 있습니다. 예를 들어 다음 텍스트에서 Amazon Textract Textract가 키를 식별할 수 있습니다.*이름:*) 및 값 (*아나 캐롤라이나*).
이름: 아나 캐롤라이나
감지된 키-값 페어는[Block](API_Block.md)응답의 객체[AnalyzeDocument](API_AnalyzeDocument.md)과[GetDocumentAnalysis](API_GetDocumentAnalysis.md). 이`FeatureTypes`키-값 쌍, 테이블 또는 둘 다에 대한 정보를 검색하는 입력 매개 변수입니다. 키-값 쌍에만 해당 값을 사용하십시오.`FORMS`. 문제 해결 예는 [양식 문서에서 키-값 쌍 추출](examples-extract-kvp.md)을(를) 참조하십시오. 문서를 표현하는 방법에 대한 일반 정보`Block`객체, 참조[텍스트 감지 및 문서 분석 응답 객체](how-it-works-document-layout.md).
KEY\$1VALUE\$1SET 유형을 가진 블록 객체는 문서에서 탐지된 링크된 텍스트 항목에 대한 정보를 저장하는 KEY 또는 VALUE 블록 객체의 컨테이너입니다. 이`EntityType`블록이 KEY인지 VALUE인지 여부를 결정하는 속성입니다.
+ A*키*object는 링크된 텍스트의 키에 대한 정보를 포함합니다. 예,*이름:*. KEY 블록에는 두 개의 관계 목록이 있습니다. VALUE 유형의 관계는 키와 연관된 VALUE 블록의 ID를 포함하는 목록입니다. CHILD 유형의 관계는 키의 텍스트를 구성하는 WORD 블록의 ID 목록입니다.
+ A*값*객체에는 키와 연결된 텍스트에 대한 정보가 들어 있습니다. 이전 예제에서*아나 캐롤라이나*키의 값입니다.*이름:*. VALUE 블록은 WORD 블록을 식별하는 자식 블록 목록과 관계가 있습니다. 각 WORD 블록에는 값의 텍스트를 구성하는 단어 중 하나가 포함되어 있습니다. A`VALUE`객체에는 선택한 요소에 대한 정보도 포함될 수 있습니다. 자세한 정보는 [선택 요소](how-it-works-selectables.md)을 참조하십시오.
KEY\$1VALUE\$1SET의 각 인스턴스`Block`객체는 PAGE의 하위입니다.`Block`현재 페이지에 해당하는 객체입니다.
다음 다이어그램은 키-값 페어의 방식을 보여 줍니다.*이름: 아나 캐롤라이나*는 다음과 같이 표시됩니다.`Block`객체입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/textract/latest/dg/images/hieroglyph-key-value-set.png)
다음 예제에서는 키-값 페어의 방식을 보여 줍니다.*이름: 아나 캐롤라이나*는 JSON으로 표시됩니다.
PAGE 블록에는 유형의 하위 블록이 있습니다.`KEY_VALUE_SET`문서에서 감지된 각 KEY 및 VALUE 블록에 대해
```
{
"Geometry": ....
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"2602b0a6-20e3-4e6e-9e46-3be57fd0844b",
"82aedd57-187f-43dd-9eb1-4f312ca30042",
"52be1777-53f7-42f6-a7cf-6d09bdc15a30", // Key - Name:
"7ca7caa6-00ef-4cda-b1aa-5571dfed1a7c" // Value - Ana Caroline
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "8136b2dc-37c1-4300-a9da-6ed8b276ea97" // Page identifier
},
```
다음 JSON은 키 블록 (52베1777-53f7-42f6-A7cF-6d09BDC15A30) 이 밸류 블록 (7ca6-00ef-4CDA-바1AA-5571dfed1a7c) 과의 관계가 있음을 보여줍니다. 또한 키에 대한 텍스트가 포함 된 워드 블록 (c734fca6-c4c4-415c-b6c1-30f7510b72ee) 에 대한 자식 블록이 있습니다.*이름:*).
```
{
"Relationships": [
{
"Type": "VALUE",
"Ids": [
"7ca7caa6-00ef-4cda-b1aa-5571dfed1a7c" // Value identifier
]
},
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"c734fca6-c4c4-415c-b6c1-30f7510b72ee" // Name:
]
}
],
"Confidence": 51.55965805053711,
"Geometry": ....,
"BlockType": "KEY_VALUE_SET",
"EntityTypes": [
"KEY"
],
"Id": "52be1777-53f7-42f6-a7cf-6d09bdc15a30" //Key identifier
},
```
다음 JSON은 값 블록 7ca7caa6-00ef-4cda-b1aa-5571dfed1a7c가 값의 텍스트를 구성하는 WORD 블록에 대한 ID의 자식 목록을 가지고 있음을 보여줍니다.*애나*과*캐롤라이나*).
```
{
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"db553509-64ef-4ecf-ad3c-bea62cc1cd8a", // Ana
"e5d7646c-eaa2-413a-95ad-f4ae19f53ef3" // Carolina
]
}
],
"Confidence": 51.55965805053711,
"Geometry": ....,
"BlockType": "KEY_VALUE_SET",
"EntityTypes": [
"VALUE"
],
"Id": "7ca7caa6-00ef-4cda-b1aa-5571dfed1a7c" // Value identifier
}
```
다음 JSON은`Block`단어를 위한 객체*이름:*,*애나*, 및*캐롤라이나*.
```
{
"Geometry": {...},
"Text": "Name:",
"TextType": "PRINTED".
"BlockType": "WORD",
"Confidence": 99.56285858154297,
"Id": "c734fca6-c4c4-415c-b6c1-30f7510b72ee"
},
{
"Geometry": {...},
"Text": "Ana",
"TextType": "PRINTED",
"BlockType": "WORD",
"Confidence": 99.52057647705078,
"Id": "db553509-64ef-4ecf-ad3c-bea62cc1cd8a"
},
{
"Geometry": {...},
"Text": "Carolina",
"TextType": "PRINTED",
"BlockType": "WORD",
"Confidence": 99.84207916259766,
"Id": "e5d7646c-eaa2-413a-95ad-f4ae19f53ef3"
},
```
# 테이블
Amazon Textract Textract는 테이블의 테이블과 셀을 추출할 수 있습니다. 예를 들어 양식에서 다음 표가 감지되면 Amazon Textract Textract는 네 개의 셀이 있는 테이블을 감지합니다.
| 이름 | Address |
| --- | --- |
| 아나 캐롤라이나 | 123 Any Stown |
감지된 테이블은 다음과 같이 반환됩니다[Block](API_Block.md)응답의 객체[AnalyzeDocument](API_AnalyzeDocument.md)과[GetDocumentAnalysis](API_GetDocumentAnalysis.md). 이`FeatureTypes`키-값 쌍, 테이블 또는 둘 다에 대한 정보를 검색하는 입력 매개 변수입니다. 테이블에만 해당 값을 사용하십시오.`TABLES`. 문제 해결 예는 [테이블을 CSV 파일로 내보내기](examples-export-table-csv.md)을(를) 참조하십시오. 문서를 표현하는 방법에 대한 일반 정보`Block`객체, 참조[텍스트 감지 및 문서 분석 응답 객체](how-it-works-document-layout.md).
다음 다이어그램은 테이블의 단일 셀이 어떻게 표현되는지 보여줍니다.`Block`객체입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/textract/latest/dg/images/hieroglyph-table-cell.png)
셀에는 다음이 포함됩니다.`WORD`탐지된 단어에 대한 블록`SELECTION_ELEMENT`확인란과 같은 선택 요소에 대한 블록입니다.
다음은 네 개의 셀이 있는 위 테이블의 부분 JSON입니다.
PAGE Block 객체에는 TABLE 블록에 대한 자식 블록 ID 목록과 감지된 각 텍스트 라인이 있습니다.
```
{
"Geometry": {...},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"f2a4ad7b-f21d-4966-b548-c859b84f66a4", // Line - Name
"4dce3516-ffeb-45e0-92a2-60770e9cb744", // Line - Address
"ee506578-768f-4696-8f4b-e4917e429f50", // Line - Ana Carolina
"33fc7223-411b-4399-8a90-ccd3c5a2c196", // Line - 123 Any Town
"3f9665be-379d-4ae7-be44-d02f32b049c2" // Table
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "78c3ce84-ae70-418e-add7-27058418adf6"
},
```
TABLE 블록에는 테이블 내의 셀에 대한 하위 ID 목록이 포함되어 있습니다. TABLE 블록에는 문서의 테이블 위치에 대한 형상 정보도 포함됩니다. 다음 JSON은 테이블에 네 개의 셀이 있음을 보여 줍니다.`Ids`어레이.
```
{
"Geometry": {...},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"505e9581-0d1c-42fb-a214-6ff736822e8c",
"6fca44d4-d3d3-46ab-b22f-7fca1fbaaf02",
"9778bd78-f3fe-4ae1-9b78-e6d29b89e5e9",
"55404b05-ae12-4159-9003-92b7c129532e"
]
}
],
"BlockType": "TABLE",
"Confidence": 92.5705337524414,
"Id": "3f9665be-379d-4ae7-be44-d02f32b049c2"
},
```
테이블 셀의 블록 유형은 CELL입니다. 이`Block`각 셀의 객체에는 테이블의 다른 셀과 비교하여 셀 위치에 대한 정보가 포함됩니다. 또한 문서에서 셀 위치에 대한 형상 정보도 포함됩니다. 이전 예제에서`505e9581-0d1c-42fb-a214-6ff736822e8c`는 단어가 포함된 셀의 하위 ID입니다.*이름*. 다음 예제는 셀에 대한 정보입니다.
```
{
"Geometry": {...},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"e9108c8e-0167-4482-989e-8b6cd3c3653e"
]
}
],
"Confidence": 100.0,
"RowSpan": 1,
"RowIndex": 1,
"ColumnIndex": 1,
"ColumnSpan": 1,
"BlockType": "CELL",
"Id": "505e9581-0d1c-42fb-a214-6ff736822e8c"
},
```
각 셀은 테이블의 위치를 가지며 첫 번째 셀은 1,1입니다. 이전 예제에서 값이 있는 셀입니다.*이름*는 1행, 열 1에 있습니다. 값이 있는 셀*123 Any Stown*은 2행, 2열에 있습니다. 셀 블록 객체에는 이 정보가`RowIndex`과`ColumnIndex`필드. 하위 목록에는 셀 내에 있는 텍스트가 포함된 WORD Block 개체의 ID가 포함되어 있습니다. 목록의 단어는 셀의 왼쪽 상단에서 셀의 오른쪽 하단까지 검색된 순서대로 표시됩니다. 위의 예에서 셀에는 값 e9108c8e-0167-4482-989e-8b6CD3c3653e인 하위 ID가 있습니다. 다음 출력은 ID 값이 e9108c8e-0167-4482-989e-8b6CD3c3653e인 워드 블록에 대한 출력입니다.
```
"Geometry": {...},
"Text": "Name",
"TextType": "Printed",
"BlockType": "WORD",
"Confidence": 99.81139373779297,
"Id": "e9108c8e-0167-4482-989e-8b6cd3c3653e"
},
```
# 선택 요소
Amazon Textract Textract는 문서 페이지의 옵션 버튼 (라디오 버튼) 및 확인란과 같은 선택 요소를 감지할 수 있습니다. 선택 요소는 다음에서 감지할 수 있습니다.[양식 데이터](how-it-works-kvp.md)그리고[테이블](how-it-works-tables.md). 예를 들어 양식에서 다음 표가 검색되면 Amazon Textract Textract는 표 셀의 확인란을 감지합니다.
| | | | |
| --- |--- |--- |--- |
| | **동의** | **보통** | **동의하지 않음** |
| **서비스** | ☑ | ☐ | ☐ |
| **사용이 간편합니다.** | ☐ | ☑ | ☐ |
| **공정 요금** | ☑ | ☐ | ☐ |
감지된 선택 요소는 다음과 같이 반환됩니다.[Block](API_Block.md)응답의 객체[AnalyzeDocument](API_AnalyzeDocument.md)과[GetDocumentAnalysis](API_GetDocumentAnalysis.md).
**참고**
이`FeatureTypes`키-값 쌍, 테이블 또는 둘 다에 대한 정보를 검색하는 입력 매개 변수입니다. 예를 들어, 테이블을 필터링하는 경우 응답에는 테이블에서 탐지된 선택 요소가 포함됩니다. 키-값 쌍에서 감지된 선택 요소는 응답에 포함되지 않습니다.
선택 요소에 대한 정보는`Block`형식의 객체`SELECTION_ELEMENT`. 선택 가능한 요소의 상태를 확인하려면`SelectionStatus`의 필드`SELECTION_ELEMENT`블록을 지원합니다. 상태는 다음과 같을 수 있습니다.*이 선택되어 있습니다*또는*NOT\$1선택됨*. 예를 들어, 값은`SelectionStatus`이전 이미지의 경우*이 선택되어 있습니다*.
A`SELECTION_ELEMENT` `Block`객체는 키-값 쌍 또는 테이블 셀과 연결됩니다. A`SELECTION_ELEMENT` `Block`객체에 선택 요소에 대한 경계 상자 정보가 포함되어 있습니다.`Geometry`필드. A`SELECTION_ELEMENT` `Block`개체가`PAGE` `Block`객체입니다.
## 양식 데이터 (키-값 쌍)
키-값 쌍은 양식에서 감지된 선택 요소를 나타내는 데 사용됩니다. 이`KEY`block에는 선택 요소의 텍스트가 들어 있습니다. 이`VALUE`블록에는 셀렉션\$1요소 블록이 포함되어 있습니다. 다음 다이어그램은 선택 요소를 다음과 같이 표현하는 방식을 보여 줍니다.[Block](API_Block.md)객체입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/textract/latest/dg/images/hieroglyph-key-value-set-selectable.png)
키-값 페어에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.[양식 데이터 (키-값 쌍)](how-it-works-kvp.md).
다음 JSON 스니펫은 선택 요소를 포함하는 키-값 쌍의 키를 보여 줍니다 (**남성 ☑**). 하위 ID (아이디 bd14cfd5-9005-498b-a7f3-45ceb171f0ff) 는 선택 요소의 텍스트를 포함하는 WORD 블록의 ID입니다.*남성*). 값 ID (아이디 24AAAC7F - FC-49C7-A4F0-3688B05586D4) 는`VALUE`다음을 포함하는 블록`SELECTION_ELEMENT`블록 객체입니다.
```
{
"Relationships": [
{
"Type": "VALUE",
"Ids": [
"24aaac7f-fcce-49c7-a4f0-3688b05586d4" // Value containing Selection Element
]
},
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"bd14cfd5-9005-498b-a7f3-45ceb171f0ff" // WORD - male
]
}
],
"Confidence": 94.15619659423828,
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.022914813831448555,
"Top": 0.08072036504745483,
"Left": 0.18966935575008392,
"Height": 0.014860388822853565
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.08072036504745483,
"X": 0.18966935575008392
},
{
"Y": 0.08072036504745483,
"X": 0.21258416771888733
},
{
"Y": 0.09558075666427612,
"X": 0.21258416771888733
},
{
"Y": 0.09558075666427612,
"X": 0.18966935575008392
}
]
},
"BlockType": "KEY_VALUE_SET",
"EntityTypes": [
"KEY"
],
"Id": "a118dc43-d5f7-49a2-a20a-5f876d9ffd79"
}
```
다음 JSON 스니펫은 해당 단어에 대한 WORD 블록입니다.*남성*. WORD 블록에는 상위 LINE 블록도 있습니다.
```
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.022464623674750328,
"Top": 0.07842985540628433,
"Left": 0.18863198161125183,
"Height": 0.01617223583161831
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.07842985540628433,
"X": 0.18863198161125183
},
{
"Y": 0.07842985540628433,
"X": 0.2110965996980667
},
{
"Y": 0.09460209310054779,
"X": 0.2110965996980667
},
{
"Y": 0.09460209310054779,
"X": 0.18863198161125183
}
]
},
"Text": "Male",
"BlockType": "WORD",
"Confidence": 54.06439208984375,
"Id": "bd14cfd5-9005-498b-a7f3-45ceb171f0ff"
},
```
값 블록에는 셀렉션\$1요소 블록인 자식 (아이디 f2f5e8CD-e73A-4E99-A095-053ACD3b6bfb) 이 있습니다.
```
{
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"f2f5e8cd-e73a-4e99-a095-053acd3b6bfb" // Selection element
]
}
],
"Confidence": 94.15619659423828,
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.017281491309404373,
"Top": 0.07643391191959381,
"Left": 0.2271782010793686,
"Height": 0.026274094358086586
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.07643391191959381,
"X": 0.2271782010793686
},
{
"Y": 0.07643391191959381,
"X": 0.24445968866348267
},
{
"Y": 0.10270800441503525,
"X": 0.24445968866348267
},
{
"Y": 0.10270800441503525,
"X": 0.2271782010793686
}
]
},
"BlockType": "KEY_VALUE_SET",
"EntityTypes": [
"VALUE"
],
"Id": "24aaac7f-fcce-49c7-a4f0-3688b05586d4"
},
}
```
다음 JSON은 셀렉션\$1엘리먼트 블록입니다. 의 가치`SelectionStatus`확인란이 선택되었음을 나타냅니다.
```
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.020316146314144135,
"Top": 0.07575977593660355,
"Left": 0.22590067982673645,
"Height": 0.027631107717752457
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.07575977593660355,
"X": 0.22590067982673645
},
{
"Y": 0.07575977593660355,
"X": 0.2462168186903
},
{
"Y": 0.1033908873796463,
"X": 0.2462168186903
},
{
"Y": 0.1033908873796463,
"X": 0.22590067982673645
}
]
},
"BlockType": "SELECTION_ELEMENT",
"SelectionStatus": "SELECTED",
"Confidence": 74.14942932128906,
"Id": "f2f5e8cd-e73a-4e99-a095-053acd3b6bfb"
}
```
## 테이블 셀
Amazon Textract Textract는 테이블 셀 내에서 선택 요소를 감지할 수 있습니다. 예를 들어 다음 표의 셀에는 확인란이 있습니다.
| | | | |
| --- |--- |--- |--- |
| | **동의** | **보통** | **동의하지 않음** |
| **서비스 좋음** | ☑ | ☐ | ☐ |
| **사용이 간편합니다.** | ☐ | ☑ | ☐ |
| **공정 요금** | ☑ | ☐ | ☐ |
A`CELL`하위를 포함할 수 있는 블록`SELECTION_ELEMENT`하위 요소뿐만 아니라 선택 요소에 대한 객체`WORD`감지된 텍스트의 블록입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/textract/latest/dg/images/hieroglyph-table-cell-selectable.png)
테이블에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.[테이블](how-it-works-tables.md).
테이블`Block`이전 테이블의 객체는 이와 비슷합니다.
```
{
"Geometry": {.....},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"652c09eb-8945-473d-b1be-fa03ac055928",
"37efc5cc-946d-42cd-aa04-e68e5ed4741d",
"4a44940a-435a-4c5c-8a6a-7fea341fa295",
"2de20014-9a3b-4e26-b453-0de755144b1a",
"8ed78aeb-5c9a-4980-b669-9e08b28671d2",
"1f8e1c68-2c97-47b2-847c-a19619c02ca9",
"9927e1d1-6018-4960-ac17-aadb0a94f4d9",
"68f0ed8b-a887-42a5-b618-f68b494a6034",
"fcba16e0-6bd7-4ea5-b86e-36e8330b68ea",
"2250357c-ae34-4ed9-86da-45dac5a5e903",
"c63ad40d-5a14-4646-a8df-2d4304213dbc", // Cell
"2b8417dc-e65f-4fcd-aa0f-61a23f1e8cb0",
"26c62932-72f0-4dc2-9893-1ae27829c060",
"27f291cc-abf4-4c23-aa24-676abe99cb1e",
"7e5ce028-1bcd-4d9f-ad42-15ac181c5b47",
"bf32e3d2-efa2-4fc1-b09b-ab9cc52ff734"
]
}
],
"BlockType": "TABLE",
"Confidence": 99.99993896484375,
"Id": "f66eac36-2e74-406e-8032-14d1c14e0b86"
}
```
Cell`BLOCK`확인란이 포함된 셀에 대한 개체 (ID c63ad40d-5A14-4646-A8df-2d4304213dbc)*서비스 좋음*는 다음과 같습니다. 어린이가 포함되어 있습니다.`Block`(아이디 = 26d122fd-C5f4-4B53-92c4-0애92730e1e)`SELECTION_ELEMENT` `Block`확인란의 객체입니다.
```
{
"Geometry": {.....},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"26d122fd-c5f4-4b53-92c4-0ae92730ee1e" // Selection Element
]
}
],
"Confidence": 79.741689682006836,
"RowSpan": 1,
"RowIndex": 3,
"ColumnIndex": 3,
"ColumnSpan": 1,
"BlockType": "CELL",
"Id": "c63ad40d-5a14-4646-a8df-2d4304213dbc"
}
```
더 셀렉션\$1엘리먼트`Block`확인란의 객체는 다음과 같습니다. 의 가치`SelectionStatus`확인란이 선택되었음을 나타냅니다.
```
{
"Geometry": {.......},
"BlockType": "SELECTION_ELEMENT",
"SelectionStatus": "SELECTED",
"Confidence": 88.79517364501953,
"Id": "26d122fd-c5f4-4b53-92c4-0ae92730ee1e"
}
```
# 송장 및 수금 응답 객체
인보이스 또는 영수증을 AnalyzeFreents API에 제출하면 일련의 ExpenseDocuments 객체를 반환합니다. 각 비용 문서는 다음과 같이 추가로 분리됩니다.`LineItemGroups`과`SummaryFields`. 대부분의 송장 및 영수증에는 공급업체 이름, 영수증 번호, 영수증 날짜 또는 총액과 같은 정보가 포함되어 있습니다. 애널리즈비용에서 이 정보를 반환합니다.`SummaryFields`. 영수증과 송장에는 구매한 품목에 대한 세부 정보도 포함되어 있습니다. 애널리즈경비 API는 이 정보를 아래에 반환합니다.`LineItemGroups`. 이`ExpenseIndex`필드는 비용을 고유하게 식별하고 적절한 비용을 연관시킵니다.`SummaryFields`과`LineItemGroups`해당 비용으로 감지되었습니다.
Analyze비용 응답에서 가장 세분화된 데이터 수준은 다음과 같이 구성됩니다.`Type`,`ValueDetection`, 및`LabelDetection`(선택). 개별 엔티티는 다음과 같습니다.
+ [유형](how-it-works-type.md): 상위 수준에서 감지되는 정보의 종류를 나타냅니다.
+ [라벨 감지](how-it-works-labeldetection.md): 문서 텍스트 내에서 연관된 값의 레이블을 참조합니다.`LabelDetection`은 선택 사항이며 레이블이 쓰여진 경우에만 반환됩니다.
+ [가치 감지](how-it-works-valuedetection.md): 반환되는 레이블 또는 유형의 값을 나타냅니다.
애널리즈비용 API도 감지합니다.`ITEM`,`QUANTITY`, 및`PRICE`라인 항목 내에서 정규화된 필드로 SKU 또는 상세 설명과 같은 영수증 이미지의 라인 항목에 다른 텍스트가 있는 경우 JSON에 다음과 같이 포함됩니다.`EXPENSE_ROW`아래 예제와 같이:
```
{
"Type": {
"Text": "EXPENSE_ROW",
"Confidence": 99.95216369628906
},
"ValueDetection": {
"Text": "Banana 5 $2.5",
"Geometry": {
…
},
"Confidence": 98.11214447021484
}
```
위의 예에서는 AnalyzeFreent API가 영수증에서 2.5달러에 판매된 5개 바나나에 대한 라인 항목 정보가 포함된 전체 행을 반환하는 방법을 보여줍니다.
# 유형
다음은 키-값 페어의 표준 또는 정규화된 유형의 예입니다.
```
{
"PageNumber": 1,
"Type": {
"Text": "VENDOR_NAME",
"Confidence": 70.0
},
"ValueDetection": {
"Geometry": { ... },
"Text": "AMAZON",
"Confidence": 87.89806365966797
}
}
```
영수증에 “공급업체 이름”이 명시적으로 나열되지 않았습니다. 그러나 비용 분석 API는 문서를 영수증으로 인식하고 “AMAZON” 값을 유형으로 분류했습니다.`VENDOR_NAME`.
# 라벨 감지
다음은 고객 문서 페이지에 표시된 텍스트의 예입니다.
```
{
"PageNumber": 1,
"Type": {
"Text": "OTHER",
"Confidence": 70.0
},
"LabelDetection": {
"Geometry": { ... },
"Text": "CASHIER",
"Confidence": 88.19171142578125
},
"ValueDetection": {
"Geometry": { ... },
"Text": "Mina",
"Confidence": 87.89806365966797
}
}
```
예제 문서에는 “캐셔 미나”가 포함되어 있습니다. 비용 분석 API는 있는 그대로 값을 추출하고 다음 값을 반환합니다.`LabelDetection`. 영수증에 “키”가 명시적으로 표시되지 않는 “공급업체 이름”과 같은 묵시적 값의 경우`LabelDetection`은 (는) 분석 비용 요소에 포함되지 않습니다. 이 경우 애널리즈경비 API가 반환되지 않습니다.`LabelDetection`.
# 가치 감지
다음은 키-값 페어의 “value”를 보여 줍니다.
```
{
"PageNumber": 1,
"Type": {
"Text": "OTHER",
"Confidence": 70.0
},
"LabelDetection": {
"Geometry": { ... },
"Text": "CASHIER",
"Confidence": 88.19171142578125
},
"ValueDetection": {
"Geometry": { ... },
"Text": "Mina",
"Confidence": 87.89806365966797
}
}
```
이 예에서 문서에는 “캐셔 미나”가 포함되어 있습니다. 애널리즈경비 API는 계산원 값을 Mina로 감지하여 반환했습니다.`ValueDetection`.
# ID 문서 응답 객체
AnalyzeId API에 ID 문서를 제출하면 일련의 파일이 반환됩니다.`IdentityDocumentField`객체입니다. 이러한 각 객체에는 다음이 포함됩니다.`Type`, 및`Value`.`Type`Amazon Textract Textract가 감지하는 정규화된 필드를 기록합니다.`Value`정규화된 필드와 연관된 텍스트를 기록합니다.
다음은 의 예입니다.`IdentityDocumentField`간결성을 위해 단축되었습니다.
```
{
"DocumentMetadata": {
"Pages": 1
},
"IdentityDocumentFields": [
{
"Type": {
"Text": "first name"
},
"ValueDetection": {
"Text": "jennifer",
"Confidence": 99.99908447265625
}
},
{
"Type": {
"Text": "last name"
},
"ValueDetection": {
"Text": "sample",
"Confidence": 99.99758911132812
}
},
```
다음은 더 긴 응답에서 잘라낸 Identity문서 필드의 두 가지 예입니다. 감지된 형식과 해당 유형의 값 사이에는 분리되어 있습니다. 여기서는 각각 이름과 성입니다. 이 구조는 포함된 모든 정보와 함께 반복됩니다. 유형이 정규화된 필드로 인식되지 않으면 “기타”로 나열됩니다.
다음은 운전 면허증에 대한 정규화된 필드 목록입니다.
+ 이름
+ 성
+ Middle
+ 접미사
+ 주소 도시
+ 주소에 있는 우편 번호
+ 주소 상태
+ 카운티
+ 문서 번호
+ 만료 날짜
+ 생년월일
+ 상태 이름
+ 발행일
+ class
+ 제한 사항
+ 보증
+ ID 유형
+ 재향 군인
+ address
다음은 미국 여권에 대한 정규화된 필드 목록입니다.
+ 이름
+ 성
+ Middle
+ 문서 번호
+ 만료 날짜
+ 생년월일
+ 출생지
+ 발행일
+ ID 유형