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DocParseNet：高级语义分割和 OCR 嵌入用于高效扫描文档标注
DocParseNet 是一种将深度学习和多模态学习相结合的模型，通过处理文本和图像数据来自动化扫描文档的标注，实现了快速而准确的文档注释以及在语义处理方面的突破。
PDF9 days ago
转换器与语言模型在表格理解中的应用：扫描文档分析综述
本文综述了关于扫描文档中形式理解的研究工作，深入探讨了最近在该领域的进展和突破，强调了语言模型和转换器在解决这一具有挑战性的任务中的重要性。通过对过去十年的流行文档和形式理解趋势进行深入分析，我们能够提供宝贵洞察力，阐述这一领域的演化。我们
PDF4 months ago
EMNLPGenKIE：鲁棒的生成多模态文档关键信息抽取
提出了一种名为 GenKIE 的新型生成式端到端模型，利用多模态编码器嵌入视觉、版面布局和文本特征，并利用解码器生成所需的输出，从而解决了来自扫描文档的关键信息抽取任务。实验证明 GenKIE 能够有效泛化到不同类型的文档，并在 OCR 错
PDF8 months ago
EMNLP阅读顺序的重要性：通过标记路径预测从视觉丰富的文档中提取信息
通过预训练的多模态模型和令牌路径预测，解决了扫描文档中实体命名识别的困难并提供了有效的信息提取解决方案。
PDF9 months ago
医疗转诊文档理解
使用混合模型，包括 LayoutLMv3 和领域特定规则，对传真转诊文件中的重要患者、医师和检查相关实体进行识别，从而提高传真转诊管理的效率。
PDF9 months ago