基于LayoutLMv3-base微调的文档问答模型，适用于文档视觉问答任务
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发布时间 : 9/5/2023
模型简介
该模型是基于Microsoft LayoutLMv3架构的文档理解模型，专门针对文档视觉问答(DocVQA)任务进行微调，能够理解文档布局和文本内容以回答问题
模型特点
文档布局理解
能够同时处理文本内容和文档布局信息
视觉问答能力
针对文档视觉问答任务进行了专门优化
多模态处理
结合文本和视觉信息进行综合理解
模型能力
文档理解
视觉问答
文本位置识别
文档内容分析
使用案例
文档处理
表单信息提取
从结构化文档中提取特定信息并回答问题
合同分析
理解合同文档内容并回答相关问题
教育
试卷自动批改
分析学生答卷内容并评估答案正确性
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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