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surya_tablerec

基于transformers的高效表格识别模型 提升文档分析效率

surya_tablerec是一个基于transformers库的开源表格识别模型,专为surya项目开发。该模型能够识别和提取文档中的表格结构,适用于处理各种复杂的表格布局。surya_tablerec可帮助研究人员和数据分析师从大量文档中快速提取表格信息,提高文档分析效率。该项目采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证,可用于非商业用途。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库,旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性,基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择,适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型,提高机器学习任务的效率和性能。
tapas-tiny-finetuned-sqa - TAPAS表格问答模型实现多轮对话式表格数据查询
GithubHuggingfaceTAPAS开源项目机器学习模型自然语言处理语义分析问答系统
TAPAS-tiny是一个基于BERT的表格问答模型,针对连续简单问题序列进行了优化。模型采用掩码语言建模和中间预训练策略,在SQA数据集上微调,支持相对和绝对位置嵌入。通过弱监督奖励引导搜索训练,有效利用上下文回答表格相关问题。作为轻量级版本,其在开发集上的准确率为23.75%,适用于资源受限的多轮表格问答场景。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化
Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能
此项目利用Alpaca-CoT平台,集合和整理多种表格智能任务的数据集,并对现有的大型语言模型进行微调,以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据,并开放训练模型,助力研究者复现及优化表格智能任务。
license_plate_recognizer - 精准识别车牌文字的OCR模型,适合自动化监控应用
GithubHuggingfaceLicense Plate RecognitionOCRTransformer模型字符错误率开源项目模型自动监控
此模型基于微软的trocr-base-handwritten,专门开发用于从车牌图像中提取文本,特别适用于OCR车牌识别任务,字符错误率为0.0036,适合各类车辆自动化监控系统。利用TrOCR模型并在PawanKrGunjan/license_plates数据集上微调,能高效将图像转换为文本。在低光或者低分辨率下,性能可能下降,且可能会受到不同地区车牌设计差异的影响。
TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器
GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目
该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据,可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架,拥有很好的扩展性和易用性。
dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型
DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练
DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型,通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示,可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量,为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
trocr-base-printed - 基于Transformer的OCR模型 专注印刷文本识别
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目模型自然语言处理
TrOCR是一种基于Transformer的光学字符识别模型,专门针对印刷文本设计。该模型采用图像Transformer编码器和文本Transformer解码器架构,在SROIE数据集上经过微调。TrOCR能高效处理单行文本图像,为OCR任务提供先进解决方案。这个开源项目适用于多种场景,可轻松集成到各类文本识别应用中。
tapas-large-finetuned-wtq - TAPAS大型表格问答模型实现精准查询和复杂推理
GithubHuggingfaceTAPASWikiTable Questions开源项目模型深度学习自然语言处理表格问答
TAPAS-large-finetuned-wtq是一个基于TAPAS架构的大型表格问答模型。该模型在WikiTable Questions数据集上微调,采用相对位置编码,支持复杂表格查询和推理。经过MLM和中间预训练,模型在SQA、WikiSQL和WTQ数据集上进行链式微调,在WTQ开发集达到50.97%的准确率。模型能够高效处理与表格相关的复杂问题,提供准确的表格信息提取功能。
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