基于Transformer的表格结构识别模型，用于检测文档中的表格结构
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发布时间 : 11/18/2023
模型简介
该模型基于DETR架构，专门用于识别文档中的表格结构，支持从复杂文档中提取表格信息
模型特点
基于Transformer的表格检测
采用DETR架构，能够有效识别文档中的表格结构
预训练模型
已在PubTables1M和FinTabNet.c数据集上进行预训练
先归一化设置
在自注意力与交叉注意力前应用层归一化，提升模型稳定性
模型能力
文档表格检测
表格结构识别
文档信息提取
使用案例
文档处理
财务文档分析
从财务报表中提取表格数据
可准确识别复杂财务表格结构
学术论文处理
提取学术论文中的研究数据表格
能处理多种格式的学术表格
企业文档管理
合同文档解析
自动识别合同中的价格和条款表格
提高合同处理效率
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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