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Huggingface
文档
论文项目概述
这是一个名为donut-base-finetuned-cord-v2的文档理解模型,该模型在CORD数据集上进行了微调。它基于Geewok等人发表的论文《OCR-free Document Understanding Transformer》,首次在CLOVA AI的代码仓库中发布。
技术架构
该模型采用了创新的双组件架构设计:
- 视觉编码器:使用Swin Transformer进行图像特征提取
- 文本解码器:采用BART模型进行文本生成
模型的工作流程是:首先由视觉编码器将输入图像编码为张量形式的嵌入向量(维度为batch_size, seq_len, hidden_size),然后文本解码器基于编码结果自回归地生成对应的文本输出。
应用场景
这个模型主要针对文档解析任务进行了优化,特别适合以下场景:
- 文档信息提取
- 票据识别处理
- 表单数据解析
- 商业文档理解
创新特点
模型最大的特点是实现了无OCR的端到端文档理解。这意味着它不需要传统的光学字符识别(OCR)步骤,可以直接从文档图像到结构化文本信息的转换,大大简化了文档处理流程。
使用说明
该模型已经集成到Hugging Face Transformers库中,用户可以通过官方文档获取详细的使用示例和接口说明。模型采用MIT开源协议,可以自由使用和修改。
技术价值
作为一个开创性的文档理解解决方案,该模型为自动化文档处理领域带来了新的可能。它摒弃了传统OCR的局限性,提供了更高效、更直接的文档理解方式,具有重要的实践和研究价值。
