Layoutlmv3 Finetuned Docvqa
基於LayoutLMv3-base微調的文檔問答模型,適用於文檔視覺問答任務
下載量 22
發布時間 : 9/5/2023
模型概述
該模型是基於Microsoft LayoutLMv3架構的文檔理解模型,專門針對文檔視覺問答(DocVQA)任務進行微調,能夠理解文檔佈局和文本內容以回答問題
模型特點
文檔佈局理解
能夠同時處理文本內容和文檔佈局信息
視覺問答能力
針對文檔視覺問答任務進行了專門優化
多模態處理
結合文本和視覺信息進行綜合理解
模型能力
文檔理解
視覺問答
文本位置識別
文檔內容分析
使用案例
文檔處理
表單信息提取
從結構化文檔中提取特定信息並回答問題
合同分析
理解合同文檔內容並回答相關問題
教育
試卷自動批改
分析學生答卷內容並評估答案正確性
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98