Lilt Infoxlm Base

🚀 LiLT-InfoXLM (ベースサイズのモデル)

Language-Independent Layout Transformer - InfoXLMモデルは、事前学習されたInfoXLMと事前学習されたLanguage-Independent Layout Transformer (LiLT) を組み合わせたものです。このモデルは、Wangらによる論文 LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding で紹介され、最初は このリポジトリ で公開されました。

免責事項: LiLTを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されました。

📚 ドキュメント

モデルの説明

Language-Independent Layout Transformer (LiLT) は、ハブから任意の事前学習されたRoBERTaエンコーダ（つまり、任意の言語）を軽量なLayout Transformerと組み合わせることで、任意の言語に対応したLayoutLMのようなモデルを実現します。

想定される用途と制限

このモデルは、文書画像分類、文書解析、文書QAなどのタスクで微調整することを想定しています。興味のあるタスクで微調整されたバージョンを探すには、モデルハブ を参照してください。

使い方

コード例については、ドキュメント を参照してください。

BibTeXエントリと引用情報

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2202.13669,
  doi = {10.48550/ARXIV.2202.13669},
  
  url = {https://arxiv.org/abs/2202.13669},
  
  author = {Wang, Jiapeng and Jin, Lianwen and Ding, Kai},
  
  keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
  
  title = {LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding},
  
  publisher = {arXiv},
  
  year = {2022},
  
  copyright = {arXiv.org perpetual, non-exclusive license}
}

📄 ライセンス

MITライセンス