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Bert Base Uncased Finetuned Docvqa

tiennvcsによって開発
ドキュメント視覚的質問応答(DocVQA)タスクでBERTベースモデルをファインチューニングしたモデル
ダウンロード数 60
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはbert-base-uncasedをドキュメント視覚的質問応答タスクでファインチューニングしたバージョンで、ドキュメント画像内の質問応答タスクに適しています。

モデル特徴

ドキュメント視覚的質問応答能力
ドキュメント画像内の質問応答タスクに特化して最適化
BERTアーキテクチャベース
BERTの強力な言語理解能力を活用してドキュメント内容を処理
ファインチューニング最適化
特定データセットでファインチューニングし、ターゲットタスクの性能を向上

モデル能力

ドキュメント理解
視覚的質問応答
テキスト理解

使用事例

ドキュメント処理
契約書分析
契約書ドキュメントの内容に関する質問に自動回答
表データ抽出
ドキュメントの表から関連質問を抽出して回答
教育
試験用紙自動採点
ドキュメント画像に基づいて試験用紙の関連質問に自動回答
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