模型简介
该模型基于Impira的LayoutLM文档问答模型，使用捷克发票视觉问答（CIVQA）数据集进行微调，支持对捷克语发票中15个关键字段的识别和问答。
模型特点
捷克语发票处理
专门针对捷克语发票优化的视觉问答能力
15个关键字段识别
能够准确识别发票编号、银行代码、总金额等15个关键字段
基于公开数据训练
使用来自公开渠道的捷克语发票数据进行训练
模型能力
发票文本识别
视觉问答
多字段提取
捷克语文档处理
使用案例
财务自动化
发票信息提取
自动从捷克语发票中提取关键信息
可准确识别15个关键字段
会计系统集成
将提取的发票数据自动输入会计系统
减少人工录入工作量
文档处理
发票问答系统
通过自然语言问题查询发票信息
快速获取特定发票字段信息
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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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