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Bros Base Uncased
BROS是一个专注于文本和布局的预训练语言模型，能从文档中高效提取关键信息。
下载量 740
发布时间 : 9/19/2023
模型简介
BROS（BERT Relying On Spatiality）是一个预训练语言模型，专注于文本和布局，旨在从文档中更好地提取关键信息。给定文档图像的OCR结果（文本和边界框对），它可以执行各种关键信息提取任务，例如从收据中提取有序项目列表。
模型特点
空间感知能力
模型能够理解文本在文档中的空间布局信息，提高关键信息提取的准确性。
预训练优势
通过大规模预训练，模型学习到了丰富的文本和布局特征。
OCR结果处理
可以直接处理OCR输出的文本和边界框对，无需额外预处理。
模型能力
文档关键信息提取
文本和布局理解
收据信息结构化
使用案例
文档处理
收据信息提取
从收据中提取有序的项目列表和价格信息
结构化输出收据中的商品名称、数量和价格
表格信息提取
从文档表格中提取结构化数据
将表格内容转换为可编辑的结构化格式
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
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scb10x
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Cadet Tiny
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对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
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98