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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。

simpletransformers - 快速构建和优化Transformer模型的开源工具
GithubHugging FaceNLPSimple Transformers开源项目机器学习深度学习
simpletransformers是一个基于Hugging Face Transformers的开源工具,通过简化的API让用户能够用少量代码快速构建和优化Transformer模型。该库支持文本分类、命名实体识别、问答系统等多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了便捷的方式来应用这些强大的模型。simpletransformers具有直观的接口和丰富的功能,可用于各类自然语言处理场景,有效降低了使用Transformer模型的门槛。
Tabular-data-generation - 开源表格数据生成工具库支持多种生成模型
GANGithub开源项目数据增强时间序列生成机器学习表格数据生成
Tabular-data-generation是一个开源的表格数据生成工具库,集成了GAN、TimeGAN、扩散模型和大语言模型等多种生成技术。通过简洁的API,研究人员可方便地生成高质量合成数据,应用于数据增强和隐私保护等领域。项目提供了完整的使用文档、实验设计和结果分析,为表格数据生成研究提供了有价值的参考资源。
colab - 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,提供预训练模型和工具。支持文本分类、问答等多种NLP任务,适用于研究和实际应用。库定期更新,集成新技术,为开发者和研究人员提供丰富资源。
prometheus-bgb-8x7b-v2.0 - Transformers模型标准化文档模板及最佳实践
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型训练模型说明
这是一个全面的Transformers模型文档模板,规范了模型卡片的编写标准。模板涵盖模型描述、应用场景、训练详情、评估方法等核心内容,有助于开发者系统记录和共享模型信息。从技术规格到环境影响,该模板提供了AI模型文档化的完整指南,促进了模型信息的标准化和透明度。
manga-ocr - 日本漫画光学字符识别工具,支持多种文本处理场景
GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会
Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具,专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本,适用于漫画中的文本气泡。同时,该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成,便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
trocr-large-printed - 基于Transformer的大规模印刷文本OCR模型
GithubHuggingfaceTrOCR光学字符识别图像处理开源项目模型深度学习自然语言处理
trocr-large-printed是一个基于Transformer架构的大规模光学字符识别(OCR)模型,专为印刷文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器,可高效处理单行文本图像。通过在SROIE数据集上的微调,trocr-large-printed为各类印刷文档的文本识别任务提供了准确可靠的解决方案。
be_great - 基于Transformer模型的真实表格数据生成工具
GReaTGithub合成数据生成开源项目数据填充生成真实表格数据预训练Transformer模型
GReaT是一个开源框架,利用预训练Transformer语言模型生成真实的表格数据。该工具提供简洁的API,支持数据生成和缺失值填充功能。GReaT适用于Python 3.9及以上版本,通过pip即可安装。这个项目为数据科学和机器学习研究提供了强大的数据生成工具,能够快速创建高质量的合成数据集。
tapas-tiny-finetuned-wtq - TAPAS模型为WikiTable问题提供精准问答解决方案
GithubHugging FaceHuggingfaceTAPAS开源项目微调模型表格问答预训练
TAPAS模型经过在WikiTable Questions数据集上的精细调优,提供多种版本以满足不同需求。利用相对和绝对位置嵌入选择,在表格问答任务中表现优异。模型通过掩码语言模型和中间预训练增强数值推理能力,并通过添加单元选择头和聚合头微调SQA、WikiSQL和WTQ数据集以提升问答性能。
transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具,只需2行代码
GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具
Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具,只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型,并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer,用户能快速获得预测分类解释,并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建,支持多标签分类等功能,帮助开发者深入理解模型决策。
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