ERNIE-Layout是百度提出的跨模态文档理解模型,依托文心ERNIE,基于布局知识增强技术,融合文本、图像、布局等信息进行联合建模,能够对多模态文档(如文档图片、PDF文件、扫描件等)进行深度理解与分析,为各类上层应用提供SOTA模型底座。 主要创新 目的:增加Layout信息以及更好的组合文本(Text)、图像(Image)、布局(Layout)的特...
序列化模块 受人类阅读习惯的启发,我们采用Document-Parser(一种基于Layout-Parser的先进文档布局分析工具包)对这些文档进行序列化。基于OCR识别的单词及其边界框,它首先检测文档元素(如段落、列表、表格、图片),然后根据不同元素的特征,使用特定算法获取单词之间的逻辑关系,从而得到正确的阅读顺序。 文本嵌入 标记序列T的...
▎文心 ERNIE-Layout 多语言跨模态布局增强文档智能大模型 文心ERNIE-Layout 依托文心 ERNIE,基于布局知识增强技术,融合文本、图像、布局等信息进行联合建模,能够对多模态文档(如文档图片、PDF 文件、扫描件等)进行深度理解与分析,为各类上层应用提供 SOTA 模型底座。前往GitHub 获取详情:https://github.com/PaddlePaddle...
针对文档场景的特殊性,文心ERNIE-Layout 创新提出了阅读顺序预测(Reading Order Prediction)以及图像替换区域预测(Replaced Region Prediction)两个预训练任务。 阅读顺序预测任务:由于文档中的片段化信息较多,为加强文本片段之间的信息交互,文本侧的输出层使用一个Pointer N...
一、ERNIE-Layout的诞生背景 在处理多模态文档(如文档图片、PDF文件、扫描件等)时,传统的NLP技术往往难以充分理解文档的语义信息。为了弥补这一不足,百度提出了ERNIE-Layout模型。该模型依托文心ERNIE,基于布局知识增强技术,融合文本、图像、布局等信息进行联合建模,为各类上层应用提供了强大的模型底座。 二、技术创新点...
近期,百度文档智能团队基于多语言跨模态布局增强的文档智能大模型文心ERNIE-Layout,刷新了五类11项文档智能任务效果。 ▲ 百度文档智能技术指标 继文心ERNIE-Layout1.0后,文心ERNIE-Layout再次登顶DocVQA榜单,并成为榜单首个突破90分大关技术方案[1]。同时...
ERNIE-Layout 以世界领先的语义理解模型 ERNIE 为底座，创新提出布局知识增强技术，对文本、图像、布局等信息进行联合建模，取得该任务的世界最好水平，缩小了机器在文档理解能力上与人类的差距。世界首创的布局知识增强文档理解模型 ERNIE-Layout 对文档理解来说，文档中的文字阅读顺序至关重要，目前主流的基于 OCR（...
【环球网科技综合报道】近日,百度提出跨模态文档理解模型ERNIE-Layout,首次将布局知识增强技术融入跨模态文档预训练,在4项文档理解任务上刷新了记录。 据了解,对多模态文档(如文档图片、PDF文件、扫描件等)的深度理解和分析,是文档智能的核心能力。文档智能应用行业包括金融、保险、能源、物流、医疗等,常见的应用场景包...
自定义数据集,基于 ERNIE-Layout 的 Document Image Classification任务进行图像文档分类 kazeMace 1枚 BML Codelab 2.4.0 Python3 深度学习 2022-11-03 09:08:56 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 1.0 2022-11-09 15:57:45 请选择预览文件 准备工作 创建数据集 训练模型 导出模型 模型推理 模型推理 ...