bros-base-uncasedオープンソースモデル - ドキュメントから重要情報を効率的に抽出するためのテキストレイアウト処理ツール

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Bros Base Uncased

jinho8345によって開発

BROSは、テキストとレイアウトに特化した事前学習言語モデルで、文書から効率的に重要情報を抽出できます。

大規模言語モデル

Transformers

#文書の重要情報抽出 #OCR強化処理 #空間レイアウト理解

ダウンロード数 740

リリース時間 : 9/19/2023

モデル概要

BROS（BERT Relying On Spatiality）は、テキストとレイアウトに特化した事前学習言語モデルで、文書からより良く重要情報を抽出することを目的としています。文書画像のOCR結果（テキストとバウンディングボックスのペア）が与えられると、レシートからの順序付き項目リストの抽出など、様々な重要情報抽出タスクを実行できます。

モデル特徴

空間認識能力

モデルは、文書内のテキストの空間レイアウト情報を理解でき、重要情報抽出の精度を向上させます。

事前学習の優位性

大規模な事前学習により、モデルは豊富なテキストとレイアウトの特徴を学習しました。

OCR結果の処理

OCR出力のテキストとバウンディングボックスのペアを直接処理でき、追加の前処理は必要ありません。

モデル能力

文書の重要情報抽出

テキストとレイアウトの理解

レシート情報の構造化

使用事例

文書処理

レシート情報の抽出

レシートから順序付きの項目リストと価格情報を抽出します。

レシート内の商品名、数量、価格を構造化出力します。

表情報の抽出

文書の表から構造化データを抽出します。

表の内容を編集可能な構造化形式に変換します。

🚀 BROS

このモデルは、conversion script を使用して bros-base-uncased を変換したバージョンです。

BROS (BERT Relying On Spatiality) は、文書からの重要な情報抽出を改善するために、テキストとレイアウトに焦点を当てた事前学習言語モデルです。文書画像のOCR結果（テキストとバウンディングボックスのペア）を入力として、レシートからの注文品目リストの抽出など、様々な重要情報抽出タスクを実行することができます。