DiT — это предварительно обученная модель Document Image Transformer с самоконтролем, использующая крупномасштабные немаркированные текстовые изображения для задач Document AI. Мы используем DiT в качестве базовой сети в различных задачах Document AI, основанных на зрении, включая изображения документов. классификация, анализ макета документа, обнаружение таблиц, а также обнаружение текста для OCR. Типичный конвейер для предварительного обучения моделей ИИ для документов обычно..

Извлечение сущностей стало проще благодаря Google Document AI!!! Извлечение сущностей — это видный пример использования, который особенно характерен для каждой отрасли в сфере финансов и банковского дела, где автоматизация адресов клиентов и проверки личности может быть выгодной. Извлечение сущностей обычно используется в отраслевых сценариях использования, которые включают обработку документов, анализ документов, проверку и проверку документов. Я помню, как работал над проектами по..

Если сверточные фильтры, используемые для обнаружения таблиц, могут быть усилены фильтрами обнаружения столбцов, это должно значительно улучшить производительность модели. Модель TableNet использует эту интуицию и основана на модели кодировщика-декодера для семантической сегментации. Кодировщик модели является общим для обеих задач, но декодер появляется как две разные ветви для таблиц и столбцов. В частности, мы заставили слои кодирования использовать для обучения достоверные данные..

Создайте собственный набор данных для обучения модели LayoutLMV3. Извлечение объектов из документов, особенно из отсканированных документов, таких как счета-фактуры, лабораторные отчеты, юридические документы и т. д., выполняемое вручную, может оказаться сложной задачей. Но автоматизация задачи с помощью современного искусственного интеллекта также не является легкой прогулкой. Если вы читаете это, вы уже знаете, что создание набора данных, правильного набора данных для проверки поездов..

Взаимодействие между людьми и машинами — на всех уровнях — будет иметь решающее значение для будущей конфигурации нашего общества и экономики . Эта тема очень важна для нас, и в этой статье будет представлен обзор NLP , технологии, тесно связанной с нашей работой в Aptus.AI . Задача машинного обучения: будьте человечнее… чтобы лучше учиться Общеизвестно, что системы НЛП постоянно совершенствуются в последние несколько лет, но причина такой эволюции не столь известна...