Come estrarre informazioni chiave dai documenti aziendali utilizzando LayoutLMv3

Estrazione informazioni da documenti aziendali con LayoutLMv3

Una guida rapida su come utilizzare LayoutLMv3 per ottimizzare la comprensione dei documenti aziendali

Per ricevere approfondimenti come questo e altro ancora, inclusi i migliori articoli di ML della settimana, offerte di lavoro, consigli di ML basati sull’esperienza reale e storie di ML di ricercatori e sviluppatori, iscriviti alla mia newsletter qui.

La necessità della comprensione dei documenti

Molte aziende producono tonnellate di documenti ogni giorno, che a loro volta vengono utilizzati da altre aziende. Alcune di queste aziende includono: studi legali, studi di contabilità e-commerce.

Ciò richiede un’enorme quantità di lavoro manuale per leggere, capire ed estrarre le informazioni corrette.

Possiamo sicuramente fare di meglio.

Ecco uno dei migliori approcci disponibili per la comprensione dei documenti che ho personalmente provato.

Vi presento LayoutLMv3.

LayoutLMv3 rientra nella categoria degli algoritmi e dei modelli nel campo dell’Elaborazione Intelligente dei Documenti o IDP per breve. Questo campo si propone di rendere la comprensione dei documenti più semplice per i computer.

Più gli algoritmi IDP migliorano, più il processo di consumo e digestione delle informazioni all’interno di diversi formati di documento diventa efficiente.

Ecco i pro e i contro di LayoutLMv3.

I pro di LayoutLMv3

immagine da [2]

LayoutLMv3 è un modello di deep learning pre-addestrato utilizzando i transformers multimodali per l’IA dei documenti con mascheratura unificata del testo e delle immagini.

LayoutLMv3 è pre-addestrato con un obiettivo di allineamento parola-patch per apprendere l’allineamento cross-modale predire se la patch di immagine corrispondente a una parola di testo è mascherata.

Questa architettura unificata e gli obiettivi di addestramento rendono LayoutLMv3 un modello pre-addestrato ad uso generale per entrambi…