Table Transformer Structure Recognition V1.1 Fin
DETRアーキテクチャに基づく表構造認識モデルで、文書内の表構造を検出・分析するために特別に設計されています。
Downloads 575
Release Time : 11/18/2023
Model Overview
このモデルはFinTabNet.cデータセットで訓練されており、主に文書内の表構造を認識するために使用され、表検出と構造分析をサポートします。
Model Features
Transformerベースの検出
DETRアーキテクチャを採用し、Transformerを使用して表検出と構造認識を行います。
事前層正規化
自己注意とクロス注意の前に層正規化を適用し、モデル性能を向上させます。
事前学習済みモデル
FinTabNet.cデータセットで事前学習済みで、表認識タスクに直接使用できます。
Model Capabilities
表検出
表構造認識
ドキュメント分析
Use Cases
ドキュメント処理
PDF表抽出
PDF文書から表データを自動的に認識・抽出します。
表の位置と構造を正確に認識し、後続のデータ抽出をサポートします。
財務報告書分析
財務報告書内の表を自動認識し、データ分析・処理に活用します。
財務データ処理効率を向上させ、人的介入を削減します。
データマイニング
構造化データ抽出
非構造化文書から表データを抽出し、構造化形式に変換します。
CSV、Excel等形式での出力をサポートし、後続分析を容易にします。
Featured Recommended AI Models
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 Supports Multiple Languages

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 English

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 Chinese
R
uer
2,694
98