Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура: layoutlmv3 · dense
Базовая модель: layoutlmv3-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 авг 2026

Ссылки

layoutlmv3-invoice-parser

Разметка токеновТекст → label

Дообученная LayoutLMv3 для извлечения и классификации полей счетов и других документов с учетом текста, изображения и расположения элементов.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 2026

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

sh0KILLa/layoutlmv3-invoice-parser — дообученная модель Microsoft LayoutLMv3 для извлечения и классификации полей в счетах и других документах с помощью разметки токенов. Она принимает текст, изображения документа и координаты текста на странице, чтобы учитывать одновременно содержимое и его расположение. Модель построена на LayoutLMv3-base, содержит 151,8 млн параметров и использует библиотеку Transformers; максимальный контекст — 514 токенов.

В README приведены результаты оценки: F1 0,8575, точность 0,8242 и полнота 0,8936. Датасет и подробности обучения не раскрыты, поэтому качество на других типах документов может отличаться. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая требует указания авторства и ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

извлечение реквизитов из счетов
классификация токенов в документах
разметка полей на сканах документов

Ограничения

Сведения о датасете и обучении отсутствуют; опубликованные метрики относятся только к оценочному набору, поэтому качество на других документах может отличаться.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

layoutlmv3-invoice-parser

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

Loss: 0.5061
Precision: 0.8242
Recall: 0.8936
F1: 0.8575
Accuracy: 0.8323

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: 2e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
1.6703	1.0	38	0.7898	0.7234	0.8246	0.7707	0.7616
0.7077	2.0	76	0.6175	0.7751	0.8525	0.8120	0.7997
0.4946	3.0	114	0.5219	0.7856	0.8784	0.8294	0.8223
0.3819	4.0	152	0.5089	0.8109	0.8824	0.8451	0.8293
0.3178	5.0	190	0.5061	0.8242	0.8936	0.8575	0.8323

Framework versions

Transformers 5.15.0
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LayoutLMv3ForTokenClassification
Ревизия весов: 198329d