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Layoutlmv2 Large Uncased Finetuned Infovqa
LayoutLMv2アーキテクチャに基づく文書理解モデルで、InfoVQAタスクに対して微調整されています。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはLayoutLMv2アーキテクチャに基づく文書理解モデルで、情報ビジュアル質問応答(InfoVQA)タスクに特化して微調整されています。テキストとレイアウト情報を含む文書を処理し、文書内容に関連する質問に回答することができます。
モデル特徴
マルチモーダル理解
テキスト内容とビジュアルレイアウト情報を同時に処理することができます。
文書質問応答
文書情報質問応答タスクに特化して最適化されています。
大規模事前学習
大型のLayoutLMv2モデルを基に微調整されており、強力な文書理解能力を持っています。
モデル能力
文書理解
ビジュアル質問応答
テキストレイアウト分析
情報抽出
使用事例
文書処理
フォーム情報抽出
構造化文書から特定の情報を抽出し、質問に回答します。
文書内容質問応答
文書内容に基づいてユーザーが提出した質問に回答します。
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