/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
layoutlmv2 · dense

layoutlmv2-base-uncased-finetuned-docvqa

Ответы на вопросыТекст → текст9 профессий

Дообученная LayoutLMv2 для поиска ответов на вопросы по тексту и структуре документов.

321скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены31 окт 2021

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

Это дообученная модель tiennvcs на основе microsoft/layoutlmv2-base-uncased для ответов на вопросы по документам. Она принимает изображение документа, распознанный текст и его координаты, а затем находит ответ на вопрос в содержимом документа. Модель построена на архитектуре LayoutLMv2, содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов.

Модель подходит для извлечения сведений из форм, счетов и других документов с заданными вопросами. В карточке приведено значение функции потерь 1,194 на оценочном наборе, но набор данных и подробности обучения не описаны. Использование распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • извлечение реквизитов из счетов по вопросу
  • поиск ответов в заполненных формах
  • извлечение сведений из деловых документов
  • ответы на вопросы по отсканированным документам

Ограничения

В README не описаны обучающий датасет и подробные ограничения; приведена только функция потерь на оценочном наборе без контекста для интерпретации качества.

Для каких профессий подходит9

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

layoutlmv2-base-uncased-finetuned-docvqa

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv2-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1940

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: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 250500
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.4630.2710001.6272
0.94470.5320001.3646
0.77250.830001.2560
0.57621.0640001.3582
0.43821.3350001.2490
0.45151.5960001.1860
0.3831.8670001.1940

Framework versions

  • Transformers 4.12.2
  • Pytorch 1.8.0+cu101
  • Datasets 1.14.0
  • Tokenizers 0.10.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LayoutLMv2ForQuestionAnswering
Ревизия весов
9977165

0 моделей