该模型是基于microsoft/layoutlmv2-base-uncased在文档视觉问答任务上微调的版本，专注于处理文档图像中的文本和布局信息。
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发布时间 : 2/9/2023
模型简介
LayoutLMv2模型通过结合文本、布局和视觉信息，专门用于文档理解任务。该微调版本针对文档视觉问答(DocVQA)任务进行了优化。
模型特点
多模态理解
同时处理文档中的文本内容、空间布局和视觉特征
文档问答能力
针对文档图像中的问题提供准确的文本回答
布局感知
理解文档中文本的空间排列关系，增强语义理解
模型能力
文档图像理解
视觉问答
文本布局分析
多模态信息处理
使用案例
文档处理
表单信息提取
从扫描的表单文档中提取特定字段信息
合同分析
回答关于合同文档内容的特定问题
教育
试卷自动批改
分析学生答卷并回答评分相关问题
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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
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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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