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Donut Rus
基於Transformer架構的端到端俄語文本識別模型，訓練於包含10萬張俄羅斯文學作品圖像的SynthDoG合成數據集
下載量 550
發布時間 : 4/2/2023
模型概述
該模型是一個用於俄語和英語文本識別的Donut模型，採用端到端Transformer架構，特別適用於處理文檔圖像中的文本內容。
模型特點
多語言支持
支持俄語和英語文本識別，適用於多語言文檔處理場景
高效識別
驗證集標準化編輯距離(Normed ED)達到0.02239，表現出色
合成數據訓練
使用10萬張SynthDoG合成數據集訓練，文本內容來自俄羅斯文學作品
定製化tokenizer
採用DeepPavlov/xlm-roberta-large-en-ru作為tokenizer，優化俄語處理能力
模型能力
文檔圖像文本識別
多語言文本提取
端到端文檔處理
使用案例
文檔處理
多類型文檔識別
識別各種格式文檔中的文本內容
高精度文本提取
文檔問答系統
基於識別的文本內容構建問答系統
文檔分類
根據識別內容對文檔進行分類
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