/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
layoutlmv2 · dense
Базовая модель
layoutxlm-base
Опубликована
6 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

layoutxlm-finetuned-xfund-fr

nrbhole
Разметка токеновТекст → label7 профессий

Дообученная LayoutXLM для классификации токенов и извлечения размеченных сущностей из документов.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 мар 2024

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

nrbhole/layoutxlm-finetuned-xfund-fr — дообученная модель на базе microsoft/layoutxlm-base для классификации токенов в документах. Она использует мультимодальную архитектуру LayoutXLM, учитывающую текст, расположение элементов и изображение страницы, и содержит 305,2 млн параметров. Модель предназначена для извлечения размеченных сущностей из документов, в частности в рамках датасета xfund-custom. Для обработки документов могут потребоваться текст, координаты элементов и изображение страницы.

Модель поддерживает задачу token classification; её родительская модель рассчитана на многоязычное понимание документов. В названии указана французская специализация, однако README не уточняет набор меток и языки обучения. Репозиторий использует формат safetensors. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства, распространения производных работ на тех же условиях и запрещает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • извлечение сущностей из французских документов
  • разметка полей в формах и счетах
  • классификация слов с учетом их расположения на странице

Ограничения

README не описывает качество, набор меток и результаты оценки модели. Лицензия запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

layoutxlm-finetuned-xfund-fr

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutxlm-base on the xfund-custom dataset.

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: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • training_steps: 1000

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
LayoutLMv2ForTokenClassification
Ревизия весов
168302b

0 моделей

    Создать бенчмарк