Описание
LayoutLM — это мощный метод мультимодального предварительного обучения, разработанный для задач понимания документов с богатым визуальным содержанием и извлечения информации. Он уникальным образом интегрирует текстовую информацию, информацию о макете и изображения для эффективной обработки документов. Такой подход позволил достичь передовых результатов в сложных задачах, таких как понимание форм и чеков.
Читать далее
Архитектура модели позволяет ей улавливать сложные взаимосвязи между текстовым содержанием и его визуальным представлением в документе. Это делает ее особенно пригодной для работы с документами, которые сильно зависят от форматирования, такими как счета-фактуры, формы и отсканированные документы.
LayoutLM претерпела несколько усовершенствований, включая LayoutLMv2, который еще больше повысил производительность в различных задачах Document AI. Значительным расширением является LayoutXLM, который обеспечивает многоязычную поддержку, расширяя LayoutLM для работы с семью языками и представляя бенчмарк XFUND для многоязычного понимания форм. Это расширение делает LayoutLM универсальным инструментом для глобальных потребностей в обработке документов.
Проект предоставляет предварительно обученные модели различных размеров (Base и Large) и конфигураций (Cased и Uncased), легко доступные на HuggingFace. Эта доступность позволяет исследователям и разработчикам легко интегрировать LayoutLM в свои проекты. Репозиторий также включает код для дообучения и примеры, такие как пример дообучения на наборе данных FUNSD, что позволяет пользователям адаптировать модель к конкретным последующим задачам.
LayoutLM продемонстрировала превосходные результаты по сравнению с традиционными моделями, такими как BERT и RoBERTa, на эталонных наборах данных, таких как SROIE, RVL-CDIP и FUNSD. Проект активно поддерживается и выпустил новые наборы данных, такие как TableBank и DocBank, что еще больше способствует развитию области Document AI. Код является открытым исходным кодом, что способствует сотрудничеству и инновациям в сообществе.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции LayoutLM
Мультимодальное предварительное обучение для понимания документов
Интегрирует текстовую информацию, информацию о макете и изображения
Достигает передовых результатов в задачах Document AI
Поддерживает понимание форм и чеков
Включает многоязычные возможности с LayoutXLM
Предлагает предварительно обученные модели размеров Base и Large
Доступен в версиях Cased и Uncased
Предоставляется код и примеры для дообучения
Поддерживает интеграцию с библиотекой HuggingFace Transformers
Выпущены новые наборы данных для понимания документов (TableBank, DocBank)
Проект с открытым исходным кодом на GitHub
Начало работы с LayoutLM
Доступ к модели: Перейдите в репозиторий LayoutLM на GitHub или в хаб моделей HuggingFace.
Настройка среды: Установите необходимые библиотеки, включая transformers и PyTorch.
Инициализация токенизатора: Загрузите соответствующий токенизатор для выбранной модели LayoutLM.
Загрузка предварительно обученной модели: Создайте экземпляр модели LayoutLM из HuggingFace.
Дообучение модели: Адаптируйте предварительно обученную модель к конкретным последующим задачам с помощью предоставленных скриптов.
Интеграция через API: Используйте библиотеку HuggingFace Transformers для бесшовной интеграции в приложения.
Оптимизация производительности: Экспериментируйте с различными размерами моделей и стратегиями дообучения для достижения наилучших результатов.
Варианты использования LayoutLM
- Понимание форм
- Понимание чеков
- Извлечение информации из документов
- Многоязычная обработка документов
- Обработка счетов-фактур
- Извлечение таблиц
