/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
layoutlmv3 · dense
Базовая модель
layoutlmv3-base
Опубликована
2 мая 2022

layoutlmv3-finetuned-funsd

Разметка токеновТекст → label6 профессий

Дообученная LayoutLMv3-модель для классификации токенов и извлечения полей из изображений документов и форм.

7 584скачиваний за 30 дней32лайкавеса обновлены16 сен 2023

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

nielsr/layoutlmv3-finetuned-funsd — модель для разметки токенов в документах, дообученная nielsr на microsoft/layoutlmv3-base на датасете FUNSD. Она основана на мультимодальном Transformer LayoutLMv3 и насчитывает 151,8 млн параметров; модель принимает текстовые токены с координатами и изображение документа, чтобы учитывать содержание и расположение элементов страницы. Основной сценарий — извлечение и классификация полей в формах, включая документы, похожие на FUNSD.

На оценочной выборке указаны F1 0,9078, precision 0,9026, recall 0,913 и accuracy 0,8330. Модель предназначена для token classification, а её контекст составляет 514 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • извлечение подписей и значений из форм
  • классификация токенов в документах с учётом их расположения
  • разметка полей в формах типа FUNSD

Ограничения

В README не приведены подробные сведения об ограничениях и сценариях применения. Метрики указаны только для оценочной выборки датасета FUNSD и не гарантируют такое же качество на других типах документов.

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-finetuned-funsd

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the nielsr/funsd-layoutlmv3 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1164
  • Precision: 0.9026
  • Recall: 0.913
  • F1: 0.9078
  • Accuracy: 0.8330

The script for training can be found here: https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/research_projects/layoutlmv3

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • training_steps: 1000

Training results

Training LossEpochStepValidation LossPrecisionRecallF1Accuracy
No log10.01000.52380.83660.8860.86060.8410
No log20.02000.69300.87510.89650.88570.8322
No log30.03000.77840.89020.9080.89900.8414
No log40.04000.90560.89160.9050.89830.8364
0.242950.05001.00160.89540.90750.90140.8298
0.242960.06001.00970.88990.8970.89340.8294
0.242970.07001.07220.90350.90850.90600.8315
0.242980.08001.08840.89050.91050.90040.8269
0.242990.09001.12920.89380.9090.90130.8279
0.0098100.010001.11640.90260.9130.90780.8330

Framework versions

  • Transformers 4.19.0.dev0
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.0.0
  • Tokenizers 0.11.6

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
LayoutLMv3ForTokenClassification
Ревизия весов
2a5cf00

0 моделей