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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。

tr - 高效的离线OCR文本识别与文档理解SDK
CRNNGithubOCRTransformertr多模态大模型开源项目
tr是一款离线OCR文本识别SDK,核心采用C++开发并提供Python接口,支持多行文本识别和多模态大模型集成。tr结合CRNN与TransformerEncoder,提供高效且资源占用低的OCR解决方案,适用于如弯曲文本和图表等复杂场景。最新版本优化了C++接口、支持Python2、多线程功能,并去除了对opencv-python和Pillow的依赖。提供简洁的下载与安装指引,及详细的示例代码便于快速部署和测试。
Tabulator AI - 智能表格生成平台助力数据管理效率提升
AI工具AI应用Tabulator AI关键词提取数据填充表格生成
Tabulator AI是一款智能表格生成工具,利用AI技术简化数据填充过程。支持自定义表格结构、创意变量和链接列,自动生成高质量行数据。适用于食谱整理、科幻世界构建等多种场景,提供创新数据管理解决方案。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库
GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目
Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库,专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计,它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server,实现了全GPU加速的管道,优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
trocr-base-handwritten - 基于Transformer架构的高精度手写文本识别模型
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目手写文本识别模型
TrOCR是一种基于Transformer架构的光学字符识别模型,专为手写文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器,可准确识别单行手写文本图像。经IAM手写数据集微调后,TrOCR适用于多种手写OCR场景,为文本识别研究和应用提供了有力支持。
repeat - 开源自然语言处理库
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理库,提供了多种预训练模型和工具。该库支持文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务,具有良好的文档支持和定期更新特性。研究人员和开发者可以使用Transformers构建和部署NLP应用。
rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集
GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据
RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术,同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包,RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持,是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据
Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文,涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章,为研究人员提供全面的参考资源,助力快速了解该领域的最新进展。
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