/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
layoutlmv3 · dense
Базовая модель
layoutlmv3-base
Библиотека
transformers
Опубликована
11 янв 2025

layoutlmv3_document_classification

Классификация текстаТекст → label6 профессий

Дообученная LayoutLMv3-base для классификации документов по тексту, изображению и структуре страницы.

1 336скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Bigheadjoshy/layoutlmv3_document_classification — дообученная Microsoft модель LayoutLMv3-base для классификации документов. Она относится к мультимодальному семейству Transformer для понимания текста, изображений и структуры документов; содержит 151,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Для классификации использует архитектуру LayoutLMv3ForSequenceClassification.

На оценочном наборе указаны accuracy 0,8859 и F1 0,8805. README не раскрывает набор данных, классы, сценарии применения и подробности обучения, поэтому результаты нельзя напрямую переносить на другие коллекции документов. Модель опубликована в формате Safetensors по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая предусматривает некоммерческое использование и распространение на тех же условиях.

Сценарии применения

  • классификация типов документов
  • определение категории документа по содержимому страницы
  • автоматическая сортировка документов по классам

Ограничения

README не сообщает, на каких данных обучалась модель и какие классы она предсказывает; приведённые метрики относятся только к указанному оценочному набору. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 ограничивает использование некоммерческими условиями.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

layoutlmv3_document_classification

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.6107
  • Accuracy: 0.8859
  • F1: 0.8805

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 24
  • eval_batch_size: 24
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.06
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracyF1
0.26180.51830.61600.87270.8669
0.25671.03660.61540.87680.8695
0.23711.55490.62500.8750.8694
0.19752.07320.61830.88230.8772
0.18822.59150.61420.88370.8783
0.18463.010980.61070.88590.8805

Framework versions

  • Transformers 4.50.0
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.4.1
  • Tokenizers 0.21.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LayoutLMv3ForSequenceClassification
Ревизия весов
8d30ad4

0 моделей