Deskripsi
LayoutLM adalah metode pra-pelatihan multimodal yang kuat yang dirancang untuk tugas pemahaman dokumen kaya visual dan ekstraksi informasi. Model ini secara unik mengintegrasikan informasi teks, tata letak, dan gambar untuk memproses dokumen secara efektif. Pendekatan ini telah menghasilkan kinerja mutakhir pada tugas-tugas yang menantang seperti pemahaman formulir dan pemahaman kuitansi.
Baca Selengkapnya
Arsitektur model ini memungkinkannya untuk menangkap hubungan rumit antara konten tekstual dan presentasi visualnya dalam sebuah dokumen. Hal ini membuatnya sangat mahir dalam menangani dokumen yang sangat bergantung pada pemformatan, seperti faktur, formulir, dan dokumen yang dipindai.
LayoutLM telah mengalami beberapa kemajuan, termasuk LayoutLMv2, yang selanjutnya meningkatkan kinerja pada berbagai tugas AI dokumen. Perluasan signifikan adalah LayoutXLM, yang membawa dukungan multibahasa dengan memperluas LayoutLM untuk menangani tujuh bahasa dan memperkenalkan benchmark XFUND untuk pemahaman formulir multibahasa. Perluasan ini menjadikan LayoutLM alat yang serbaguna untuk kebutuhan pemrosesan dokumen global.
Proyek ini menyediakan model pra-terlatih dalam berbagai ukuran (Base dan Large) dan konfigurasi (Cased dan Uncased), yang tersedia di HuggingFace. Aksesibilitas ini memungkinkan peneliti dan pengembang untuk dengan mudah mengintegrasikan LayoutLM ke dalam proyek mereka. Repositori ini juga mencakup kode fine-tuning dan contoh, seperti contoh fine-tuning pada dataset FUNSD, yang memungkinkan pengguna untuk mengadaptasi model untuk tugas hilir tertentu.
LayoutLM telah menunjukkan hasil yang unggul dibandingkan dengan model tradisional seperti BERT dan RoBERTa pada dataset benchmark seperti SROIE, RVL-CDIP, dan FUNSD. Proyek ini dikelola secara aktif dan telah merilis dataset baru seperti TableBank dan DocBank, yang semakin berkontribusi pada bidang AI dokumen. Kode ini bersifat open-source, mendorong kolaborasi dan inovasi dalam komunitas.
- KategoriModel AI & LLM
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti LayoutLM
Pra-pelatihan multimodal untuk pemahaman dokumen
Mengintegrasikan informasi teks, tata letak, dan gambar
Mencapai hasil mutakhir pada tugas AI dokumen
Mendukung pemahaman formulir dan pemahaman kuitansi
Termasuk kemampuan multibahasa dengan LayoutXLM
Menawarkan model pra-terlatih dalam ukuran Base dan Large
Tersedia dalam versi Cased dan Uncased
Kode dan contoh fine-tuning disediakan
Mendukung integrasi dengan pustaka HuggingFace Transformers
Merilis dataset pemahaman dokumen baru (TableBank, DocBank)
Proyek open-source di GitHub
Memulai dengan LayoutLM
Akses model: Navigasi ke repositori GitHub LayoutLM atau hub model HuggingFace.
Siapkan lingkungan: Instal pustaka yang diperlukan, termasuk transformers dan PyTorch.
Inisialisasi tokenizer: Muat tokenizer yang sesuai untuk model LayoutLM yang dipilih.
Muat model pra-terlatih: Instansiasi model LayoutLM dari HuggingFace.
Fine-tune model: Adaptasi model pra-terlatih ke tugas hilir tertentu menggunakan skrip yang disediakan.
Integrasi melalui API: Manfaatkan pustaka HuggingFace Transformers untuk integrasi yang mulus ke dalam aplikasi.
Optimalkan kinerja: Eksperimen dengan ukuran model yang berbeda dan strategi fine-tuning untuk hasil terbaik.
Kasus Penggunaan LayoutLM
- Pemahaman Formulir
- Pemahaman Kuitansi
- Ekstraksi Informasi Dokumen
- Pemrosesan Dokumen Multibahasa
- Pemrosesan Faktur
- Ekstraksi Tabel
