基于LayoutLMv3-base微调的文档理解模型，专门用于CORD数据集上的命名实体识别任务
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发布时间 : 5/22/2022
模型简介
该模型是针对文档图像中的文本进行命名实体识别的专用模型，适用于从结构化/半结构化文档中提取关键信息
模型特点
多模态理解能力
同时处理文本内容和视觉布局信息，提高文档理解准确性
高精度实体识别
在CORD数据集上达到94.8%的F1值，表现优异
端到端训练
支持从原始文档图像到实体识别的完整流程
模型能力
文档图像分析
文本实体识别
结构化信息提取
多模态特征融合
使用案例
文档处理
收据信息提取
从扫描收据中自动识别商家名称、日期、金额等关键信息
准确率可达97.6%
表格数据提取
从复杂表格文档中提取结构化数据
金融自动化
发票处理
自动识别发票中的供应商、税号、金额等信息
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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