Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Архитектура: layoutlm · dense
Опубликована: 5 июл 2022

Ссылки

ivila-row-layoutlm-finetuned-s2vl-v2

Разметка токеновТекст → label6 профессий

Модель LayoutLM от Allen Institute for AI классифицирует токены документов, учитывая текст и их расположение на странице, для извлечения информации из форм и чеков.

1 386скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены3 окт 2022

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

ivila-row-layoutlm-finetuned-s2vl-v2 — модель Allen Institute for AI на архитектуре LayoutLM, предназначенная для классификации токенов в документах. Она принимает текстовые токены вместе с их расположением на странице и помогает извлекать структурированную информацию из форм, чеков и других документов. Модель содержит 136,7 млн параметров и имеет контекст длиной до 512 токенов; заявленный язык — английский.

Модель подходит для понимания изображений документов и извлечения информации с учётом текста и макета страницы. Карточка не приводит результатов оценки, подробностей обучающего набора данных или явных условий лицензии, поэтому качество на конкретных типах документов и права использования следует проверять отдельно.

Сценарии применения

извлечение полей из форм
разбор чеков с сохранением структуры
классификация слов и фрагментов в документах
извлечение информации из англоязычных документов

Ограничения

Карточка не приводит метрик оценки или подробностей тестирования, поэтому качество на конкретных типах документов не подтверждено. Лицензия в карточке не указана.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LayoutLMForTokenClassification
Ревизия весов: 54ee55d