Layoutlmv3 Finetuned Cord
LayoutLMv3をCORDデータセットでファインチューニングしたドキュメント理解モデルで、ドキュメントトークン分類タスクに優れています
ダウンロード数 617
リリース時間 : 5/2/2022
モデル概要
このモデルはMicrosoftのLayoutLMv3アーキテクチャのファインチューン版で、CORDデータセット内のドキュメントトークン分類タスクを処理するために特別に設計されており、ドキュメント内のテキスト要素を正確に識別・分類できます
モデル特徴
高精度ドキュメント理解
CORDデータセットで96%以上のF1値を達成し、ドキュメント内の様々なテキスト要素を正確に識別できます
マルチモーダル処理能力
テキスト内容と視覚的レイアウト情報を統合して総合的に分析します
エンドツーエンドトレーニング
元のドキュメント画像から最終的な分類結果までの完全な処理フローをサポートします
モデル能力
ドキュメントトークン分類
ドキュメントレイアウト分析
テキスト要素識別
構造化ドキュメント理解
使用事例
ドキュメント処理
レシート情報抽出
スキャンしたレシートから店舗名、日付、金額などの情報を自動抽出
精度96.8%
表データ認識
ドキュメント内の表構造を認識し内容を抽出
金融自動化
請求書処理
企業の請求書を自動処理し、重要な財務情報を抽出
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98