Bros Base Uncased
BROS是一個專注於文本與版面佈局的預訓練語言模型,旨在從文檔中高效提取關鍵信息。
下載量 53.22k
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
BROS(基於空間關係的BERT)是一種預訓練語言模型,專門設計用於處理文檔中的文本和版面佈局信息。它能夠從OCR識別結果中提取關鍵信息,如收據中的有序項目列表。
模型特點
空間關係感知
模型能夠理解文本在文檔中的空間佈局關係,提升信息提取準確性
文檔理解優化
專門針對文檔信息提取任務進行預訓練和優化
OCR結果處理
可直接處理OCR識別結果(文本+邊界框)作為輸入
模型能力
文檔關鍵信息提取
版面佈局分析
收據信息識別
表格數據提取
使用案例
文檔處理
收據信息提取
從掃描的收據中自動提取商品項目、價格等信息
可生成結構化數據輸出
表格數據提取
從非結構化文檔中識別並提取表格數據
保持原始表格結構和內容關係
商業自動化
發票處理
自動處理發票文檔,提取關鍵業務信息
提高財務處理效率
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