用于视觉问答的 LayoutLM

这是针对文档问答任务精调的多模态 LayoutLM 模型版本。该模型基于 SQuAD2.0 和 DocVQA 数据集进行了精细调优。

快速开始

运行以下示例前，请确保已安装 PIL、pytesseract 和 PyTorch，以及 transformers 库。

from transformers import pipeline

nlp = pipeline(
    "document-question-answering",
    model="impira/layoutlm-document-qa",
)

nlp(
    "https://templates.invoicehome.com/invoice-template-us-neat-750px.png",
    "What is the invoice number?"
)
# {'score': 0.9943977, 'answer': 'us-001', 'start': 15, 'end': 15}

nlp(
    "https://miro.medium.com/max/787/1*iECQRIiOGTmEFLdWkVIH2g.jpeg",
    "What is the purchase amount?"
)
# {'score': 0.9912159, 'answer': '$1,000,000,000', 'start': 97, 'end': 97}

nlp(
    "https://www.accountingcoach.com/wp-content/uploads/2013/10/income-statement-example@2x.png",
    "What are the 2020 net sales?"
)
# {'score': 0.59147286, 'answer': '$ 3,750', 'start': 19, 'end': 20}

注意：该模型及流程最近通过 PR #18407 和 PR #18414 合并至 transformers 库，因此您需要使用最新版本的 transformers，例如：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@2ef774211733f0acf8d3415f9284c49ef219e991

关于我们

该模型由 Impira 团队创建。

用于视觉问答的 LayoutLM

这是针对文档问答任务精调的多模态 LayoutLM 模型版本。该模型基于 SQuAD2.0 和 DocVQA 数据集进行了精细调优。

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from transformers import pipeline

nlp = pipeline(
    "document-question-answering",
    model="impira/layoutlm-document-qa",
)

nlp(
    "https://templates.invoicehome.com/invoice-template-us-neat-750px.png",
    "What is the invoice number?"
)
# {'score': 0.9943977, 'answer': 'us-001', 'start': 15, 'end': 15}

nlp(
    "https://miro.medium.com/max/787/1*iECQRIiOGTmEFLdWkVIH2g.jpeg",
    "What is the purchase amount?"
)
# {'score': 0.9912159, 'answer': '$1,000,000,000', 'start': 97, 'end': 97}

nlp(
    "https://www.accountingcoach.com/wp-content/uploads/2013/10/income-statement-example@2x.png",
    "What are the 2020 net sales?"
)
# {'score': 0.59147286, 'answer': '$ 3,750', 'start': 19, 'end': 20}

注意：该模型及流程最近通过 PR #18407 和 PR #18414 合并至 transformers 库，因此您需要使用最新版本的 transformers，例如：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@2ef774211733f0acf8d3415f9284c49ef219e991

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该模型由 Impira 团队创建。