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Anreichern
Document AI verwendet Enterprise Knowledge Graph, um die Ergebnisse der Entitätsextraktion (für unterstützte Felder) zu normalisieren und anzureichern. Beispielsweise könnten die Adressen 123 Main St Apt 1 und 123 Main street # 1 auf dieselbe standardisierte Adresse normalisiert werden.
Für jedes unterstützte Feld gibt Document AI zusätzlich zum extrahierten Rohfeld ein normalizedValue zurück, in dem der Text normalisiert wird.
Diese enthält die Daten in einem standardisierten Format, um die Nachbearbeitung zu reduzieren.
Die meisten Daten fallen in eine der folgenden Kategorien:
Money
Datum
Zeitstempel
Adresse
Boolesch
Ganzzahl
Float
Beispielantwort
Die angereicherten Werte finden Sie im Feld entities.normalizedValue, wie im folgenden gekürzten Beispiel dargestellt:
{"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 das ursprüngliche employer_name „Google Singapur“ zu „Google Asien-Pazifik, Singapur“ normalisiert.
In der Google Cloud Console sind die angereicherten und normalisierten Felder mit G gekennzeichnet. Beispiel:
Beispiel für ein normalisiertes Feld, das in der Webanwendung angezeigt wird.
Unterstützte Prozessoren
Im Folgenden sind die Prozessoren und Felder aufgeführt, die die Entitätsanreicherung unterstützen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-02 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eDocument AI normalizes and enriches extracted entities using the Enterprise Knowledge Graph, standardizing variations of the same information, such as addresses.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003enormalizedValue\u003c/code\u003e field in Document AI's response provides the standardized data format for supported fields, reducing the need for manual post-processing.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEnriched values, which can be found in the \u003ccode\u003eentities.normalizedValue\u003c/code\u003e field, represent the original extracted text transformed into a standard format.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEntity enrichment is available for specific fields in several processors, including Bank Statement Parser, W2 Parser, Pay Slip Parser, Expense Parser, and Invoice Parser.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe enriched field data is subject to change with new processor versions, so users should refer to the Document AI release notes for updates.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Enrichment\n==========\n\nDocument AI uses [Enterprise Knowledge Graph](/enterprise-knowledge-graph/docs/overview) to normalize and\nenrich entity extraction results (for supported fields). For example, the addresses\n`123 Main St Apt 1` and `123 Main street # 1` could be normalized to the same\nstandardized address.\n\nFor each supported field, Document AI also returns a [`normalizedValue`](/document-ai/docs/reference/rest/v1/Document#normalizedvalue)\nin addition to the raw extracted field, normalizing the literal text.\nThis contains the data in a standardized format to reduce post-processing.\n\nMost data belongs to one of the following categories:\n\n- Money\n- Date\n- Timestamp\n- Address\n- Boolean\n- Integer\n- Float\n\nSample response\n---------------\n\nThe enriched values can be found in the\n[`entities.normalizedValue`](/document-ai/docs/reference/rest/v1/Document#NormalizedValue)\nfield as shown in the following truncated sample: \n\n {\n \"entities\": [\n {\n \"textAnchor\": {\n \"textSegments\": [ ... ],\n \"content\": \"Google Singapore\"\n },\n \"type\": \"employer_name\",\n \"mentionText\": \"Google Singapore\",\n \"confidence\": 0.69933707,\n \"pageAnchor\": {\n \"pageRefs\": [\n {\n \"boundingPoly\": {\n \"normalizedVertices\": [ ... ]\n }\n }\n ]\n },\n \"id\": \"9\",\n \"normalizedValue\": {\n \"text\": \"Google Asia Pacific, Singapore\"\n }\n }\n ]\n }\n\nIn the sample, the original `employer_name` \"Google Singapore\" has been\nnormalized to \"Google Asia Pacific, Singapore\".\n\nIn the Google Cloud console, the enriched and normalized fields are annotated with *G*. For example:\nSample normalized field shown in the web application.\n\nSupported processors\n--------------------\n\nHere are the processors and fields that support entity enrichment.\n**Note:** Enriched fields are subject to change with new processor versions. Follow the [Release notes](/document-ai/docs/release-notes) for Document AI updates."]]
