docling-models

将PDF文档中的版式与表格结构自动识别的开源模型

TableFormer PDF文档转换开源项目布局分析 Docling Github 表结构识别模型 Huggingface

docling模型支持PDF文档的布局与表格结构分析。布局模型使用RT-DETR技术识别版式元素，如标题、脚注与图片，性能接近人类标准。TableFormer模型则在表格结构识别上表现优异，准确识别复杂表格。该项目可应用于多种需要文档处理的场景。

gptpdf - gptpdf 高效智能的PDF转Markdown工具

GithubOpenAI APIPDF解析gptpdfmarkdown转换大型视觉模型开源项目

gptpdf是一个基于VLLM技术的PDF解析工具，可将PDF文件转换为Markdown格式。该工具能够处理复杂排版、数学公式、表格和图表，保持原文档的格式和结构。gptpdf代码简洁，支持本地使用和Google Colab环境，并提供API接口以适应不同需求。它适用于文档处理和学术研究等场景，能够提高工作效率。

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。

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。

REaLTabFormer - 一套用于表格和关系合成数据生成的自回归和 Seq2Seq（序列到序列）转换器模型

GPT-2GithubREaLTabFormerTransformersynthetic datatabular data开源项目

REaLTabFormer使用Seq2Seq模型生成关系数据集，针对非关系数据采用GPT-2模型，直接建模任意独立观察的表格数据。通过生成父表和关系表，利用目标掩码和统计方法避免过拟合。实验结果表明其在捕捉关系结构方面优于基准模型，并在大型非关系数据集上实现了先进的预测效果。REaLTabFormer易于安装和使用，并提供样本验证器以提高生成数据的有效性和准确性。

nougat - 神经网络模型用于解析学术PDF文档

GithubNougatOCR技术PDF处理学术文档解析开源项目机器学习

Nougat是一个开源的神经网络模型，专门用于解析学术PDF文档。该模型能够理解LaTeX数学公式和表格，支持单个文件和批量处理。Nougat提供命令行界面和API接口，输出采用轻量级标记语言，与Mathpix Markdown兼容。此外，Nougat还支持数据集生成、模型训练和评估功能。项目托管在GitHub上，可通过pip安装使用。

donut-base-finetuned-docvqa - 基于Donut架构的无OCR文档理解与问答模型

DonutGithubHuggingface图像识别开源项目文本生成文档理解模型视觉编码

基于Swin Transformer和BART架构开发的文档理解模型，通过DocVQA数据集微调。模型集成了视觉编码器和文本解码器，无需OCR技术即可直接处理文档图像并回答问题。支持发票号码识别、合同金额提取等文档问答功能，可用于多种商业文档的自动化处理。

markuplm-base - 结合文本与标记语言的文档理解预训练模型

GithubHuggingfaceMarkupLM信息提取多模态预训练开源项目文档AI模型网页问答

MarkupLM是一个文本和标记语言的多模态预训练模型，主要应用于网页问答和信息提取等文档理解任务。通过简单高效的预训练方法，该模型在多个文档理解数据集上取得了领先成果，为文档智能处理提供了新的技术方案。

llmsherpa - PDF智能解析与大语言模型应用框架

GithubLLM SherpaLayoutPDFReaderPDF解析向量搜索开源项目文档结构分析

LLM Sherpa是一个开源项目，提供LayoutPDFReader工具用于智能解析PDF文档结构，包括章节、段落和表格。该工具支持精确分块并保留上下文信息，适用于向量搜索和生成式AI应用。项目提供API接口，便于集成到各类大语言模型应用中，如问答系统和文本摘要。LLM Sherpa简化了PDF处理流程，为开发者提供了高效的大语言模型应用开发框架。

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。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

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了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

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