Базовая модель LiLT с англоязычным RoBERTa для извлечения признаков текста и структуры документов и дообучения на задачах понимания документов.
Подходит для: извлечение признаков текста и компоновки документа · дообучение для классификации изображений документов · дообучение для разбора структурированных документов
Базовая LiLT-InfoXLM извлекает признаки из структурированных документов и служит основой для дообучения на задачах их классификации, разбора и ответов на вопросы.
Подходит для: Извлечение признаков из изображений документов · Дообучение классификатора изображений документов · Разбор структуры и полей документов
TongGu-7B-Instruct — дообученная языковая модель для понимания, пунктуации, перевода и анализа китайских классических текстов.
Подходит для: расстановка пунктуации и членение классического китайского текста · перевод классического китайского на современный китайский · объяснение китайских идиом и выражений
Дообученная LiLT-модель для разметки токенов и извлечения полей из англоязычных форм и документов.
Подходит для: извлечение названий полей из заполненных форм · классификация токенов в структурированных документах · поиск значений полей в документах FUNSD
LiLT, дообученная на FUNSD, размечает токены в англоязычных формах, выделяя вопросы, ответы и заголовки.
Подходит для: извлечение вопросов из англоязычных форм · выделение ответов в документах с формами · разметка заголовков в англоязычных формах