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...
使用案例 关于taskflow 使用案例 Ernie-layout可以加上不同解码层来实现不同任务效果,参考 paddlenlp 提供的 文档。比如可以进行简单的 DocVAQ: >>> from pprint import pprint >>> from paddlenlp import Taskflow >>> docprompt = Taskflow("document_intelligence") >>> pprint(docprompt([{"doc": "...
BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 自打ERNIE-Layout-docprompt 发布后,我第一时间进行了尝试,发现其在 zero-shot 的效果确实令人惊艳。关于 ERNIE-Layout,官方提供了几个基于此预训练模型的下游应用场景,包括文档信息抽取、文档视觉问答、文档图像分类等。正巧...
文心ERNIE-Layout使用了一种基于空间解耦的自注意力机制,其在计算 Attention 权重时,将字词和图像的一维、二维空间的相对位置作为一个单独键值项完成与跨模态文本、视觉特征的交互,大大增强了文心ERNIE-Layout 对文档二维空间位置的感知能力。 (基于空间解耦的自注意力...
在本项目中,我们使用PaddleNLP提供的ERNIE-Layout文档智能问答能力,完成了针对特定业务需求的简历问答筛选功能开发,使用ERNIE-Layout的预训练模型,在简历文档问答任务上已经有了不错的表现。 当然,在项目中我们也发现,要真真正正能够实现这个场景模型落地,完全满足业务需要,还是绕不开针对ERNIE-Layout的微调训练。 在后续...
文心ERNIE-Layout 以文心 ERNIE 为底座,融合文本、图像、布局等信息进行跨模态联合建模,创新性引入布局知识增强,提出阅读顺序预测、细粒度图文匹配等自监督预训练任务,升级空间解耦注意力机制。输入基于 VIMER-StrucTexT 大模型[3]提供的 OCR 结果,在各数据集上效果取得大幅度提升,相关工作已被 EMNLP 2022 Findings 会...
bug描述 Describe the Bug paddle版本:2.6.1 模型: ernie_layout 基于cpu推理报错,gpu上推理也存在类型的问题,复现代码如下所示: import paddle import numpy as np import argparse import cv2 from paddle.inference import Config from paddle.inference import cre
安装完成后您可以使用 python 进入python解释器,输入import paddle ,再输入 paddle.utils.run_check() 如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。 环境主要安装Python和Paddle对应版本要求的环境,中间建议使用pip安装方式进行安装。 Python3版本要求:python3.7及以上版本,参考Welcome to Python.org...