Дообученная LayoutLMv3 классифицирует изображения финансовых документов по пяти типам отчётности.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
curiousily/layoutlmv3-financial-document-classification — модель автора curiousily, дообученная на базе microsoft/layoutlmv3-base для классификации финансовых документов по изображению и распознанному тексту. Она относит документы к одному из пяти классов: отчёт о прибылях и убытках, баланс, отчёт о движении денежных средств, примечания или прочие документы. Для распознавания текста при обучении использовались данные EasyOCR.
Модель основана на LayoutLMv3, имеет около 151,8 млн параметров и контекст длиной до 514 токенов. Карточка указывает английский язык. Модель подходит для автоматической сортировки и предварительной маршрутизации финансовой отчётности; качество на других типах документов и языках не описано. Лицензия CC-BY-NC-SA-4.0 разрешает использование с указанием авторства и на условиях распространения производных материалов по той же лицензии, но запрещает коммерческое использование.
Модель описана для пяти классов финансовых документов; качество на других типах документов и языках в карточке не приводится. Лицензия запрещает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base trained on Financial Documents Clustering Kaggle Dataset.
It classifies document images into one of the following (5) classes:
This model uses OCR data from EasyOCR instead of the default Tesseract OCR engine.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · text-classification
Подбираем GPU…