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Layoutlmv3 Cord Ner
基於LayoutLMv3-base微調的文檔理解模型，專門用於CORD數據集上的命名實體識別任務
下載量 26
發布時間 : 5/22/2022
模型概述
該模型是針對文檔圖像中的文本進行命名實體識別的專用模型，適用於從結構化/半結構化文檔中提取關鍵信息
模型特點
多模態理解能力
同時處理文本內容和視覺佈局信息，提高文檔理解準確性
高精度實體識別
在CORD數據集上達到94.8%的F1值，表現優異
端到端訓練
支持從原始文檔圖像到實體識別的完整流程
模型能力
文檔圖像分析
文本實體識別
結構化信息提取
多模態特徵融合
使用案例
文檔處理
收據信息提取
從掃描收據中自動識別商家名稱、日期、金額等關鍵信息
準確率可達97.6%
表格數據提取
從複雜表格文檔中提取結構化數據
金融自動化
發票處理
自動識別發票中的供應商、稅號、金額等信息
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