输入:输入在序列化阶段,重新组织了输入序列(主要是顺序),引入了布局知识增强,融合文本、图像、布局等信息进行跨模态联合建模 预训练任务:提出阅读顺序预测、细粒度图文匹配等自监督预训练任务 模型:为了提高对Layout的感知能力,提出了一个Spatial-Aware disentangled Attention(空间解耦注意力机制) 输入 Text Embedding tok...
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,但对于文档样式不统一等问题, ERNIE-LAYOUT 可以是一种不错的尝试。整体系统依赖于 PaddleOCR 的...
基于布局知识增强技术,同时依托文心 ERNIE,百度研究者提出了融合文本、图像、布局等信息进行联合建模的跨模态通用文档预训练模型 ERNIE-Layout。如下图所示,ERNIE-Layout 创新性地提出了阅读顺序预测和细粒度图文匹配两个自监督预训练任务,有效提升模型在文档任务上跨模态语义对齐能力和布局理解能力。 ERNIE-Layout 架构图...
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 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...
【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...
百度提出的基于文档布局知识增强的跨模态预训练模型ERNIE-Layout,在4项文档理解任务上刷新世界最好效果,并在DocVQA上登顶榜首。通过引入层次化的文档布局知识信息,让机器可以像人一样阅读复杂排版的文档,学习文档的布局知识、语义知识以及视觉知识并相互增强,从而实现对文档的结构化、语义化理解。这项能力通过百度智能文档...
ERNIE-Layout是依托PaddleNLP对外开源业界最强的多语言跨模态文档预训练模型。ERNIE-Layout以文心文本大模型ERNIE为底座,融合了文本、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,升级空间解偶注意力机制,在各数据集上效果取得大幅度提升。 参考资料:ER...
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世界最好效果,登顶 DocVQA 榜首。同时,ERNIE-Layout 已集成至百度智能文档分析平台 TextMind,助力企业数字化升级。 ERNIE-Layout 登顶文档智能国际权威榜单 DocVQA ...
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世界最好效果,登顶DocVQA榜首。同时,ERNIE-Layout已集成至百度智能文档分析平台TextMind,助力企业数字化升级。ERNIE-Layout登顶文档智能国际权威榜单DocVQA 文档视觉问答:检验文档理解能力的试金石 ...
UIE-X延续UIE的思路，基于跨模态布局增强预训练模型文心ERNIE-Layout重训模型，融合文本、图像、布局等信息进行联合建模，能够深度理解多模态文档。基于Prompt思想，实现开放域信息抽取，支持零样本抽取，小样本能力领先。官网链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/information_extraction ...