如果采用开源的12层预训练权重进行训练微调,效果应该比不上 task flow 中 doc intelligence 版本。不过官方issue中提到最近可能会开源 task flow doc intelligence 中使用的预训练方案和对应的可微调权重,稍微期待一下。) 心得 尽管部分文档抽取的问题可以通过 OCR + 规则很好解决,如文档字段不规范,目标文案跨行等,...
等到后面赛题后续训练集公布后,重新微调训练模型,识别效果必然会提升不少。 In [172] # 定义实体关系抽取的schema schema = ['What is the first step to do a healing?'] ie = Taskflow("information_extraction", schema=schema, model="uie-x-base") ie('3 Steps to Fast Healing, first Clean the ...
文档图像分类的使用场景,官方并没有提供训练好的推理模型,这就需要自己根据需要重新训练微调。飞桨官方提供了一整套傻瓜式的训练和推理脚本,因此内部的运行原理可以不用过多深究。 训练任务最重要的工作就是创建数据集,仅在这里提供一个生成数据集的思路 想要制作用于训练的数据集,还要从官方给的例子下手。https://git...
官网链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/information_extraction 本案例为UIE-X在医疗领域的实战，通过少量标注+模型微调即可具备定制场景的端到端文档信息提取 目前医疗领域有大量的医学检查报告单，病历，发票，CT影像，眼科等等的医疗图片数据。现阶段，针对这些图片都是靠人工分类...
本案例为UIE-X在医疗领域的实战,通过少量标注+模型微调即可具备定制场景的端到端文档信息提取 目前医疗领域有大量的医学检查报告单,病历,发票,CT影像,眼科等等的医疗图片数据。现阶段,针对这些图片都是靠人工分类,结构化录入系统中,做患者的全生命周期的管理。 耗时耗力,人工成本极大。如果能靠人工智能的技术做到图片...
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【摘要】 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取,小样本能力强悍,OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 本项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5196032?contributionType=1 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取,小样本能力强悍,OCR、版面分析、信息抽取一应俱...