AIbase
JA
モデル選定
タグ
文書情報抽出

# 文書情報抽出

Vintern 1B V3 5
MIT
Vintern-1B-v3.5はInternVL2.5-1Bを微調整したマルチモーダル大規模言語モデルで、ベトナム語テキスト処理に特化しており、OCRやベトナム特有の文書理解において優れた性能を発揮します。
画像生成テキスト Transformers 複数言語対応
V
5CD-AI
6,875
35
Table Transformer Structure Recognition
MIT
PubTables1Mデータセットで訓練されたテーブルトランスフォーマーモデル、非構造化文書から表構造を抽出するために使用
文字認識 Transformers
T
microsoft
1.2M
186
Lmv2 G Aadhaar 236doc 06 14
このモデルはmicrosoft/layoutlmv2-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンで、文書情報抽出タスクに特化しており、Aadhaarカード、生年月日、性別、氏名などのフィールド抽出に優れた性能を発揮します。
シーケンスラベリング Transformers
L
Sebabrata
52
0
Layoutlmv3 Finetuned Sroie
マイクロソフトのLayoutLMv3-baseモデルをSROIEデータセットでファインチューニングした文書理解モデルで、スキャン文書からの構造化情報抽出に優れています
文字認識 Transformers
L
Theivaprakasham
409
0
Layoutlmv2 Finetuned Sroie
LayoutLMv2アーキテクチャに基づき、SROIEデータセットで微調整された文書情報抽出モデルで、領収書文書からキーフィールドを抽出するのに優れています。
シーケンスラベリング Transformers
L
Theivaprakasham
71
2
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase