开源项目推荐：LiLT

开源项目推荐：LiLT

LiLT Official PyTorch implementation of LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding (ACL 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LiLT

1. 项目基础介绍

LiLT（Language-Independent Layout Transformer）是一个开源项目，旨在为结构化文档理解提供一个简单而有效的语言无关布局转换器。该项目基于PyTorch深度学习框架进行开发，充分利用了视觉丰富的文档进行预训练，能够适应不同语言的文本模型，通过微调即可应用于其他语言。

主要编程语言：Python

2. 核心功能

LiLT的核心功能是提供一种能够处理多种语言文档结构化理解的转换器模型。它通过以下特点实现这一目标：

• 语言独立性：模型预训练时仅使用单一语言的视觉丰富文档（如英文），但可以通过微调适用于其他语言。
• 多模态预训练：结合文本和布局信息，提高了模型对文档内容的理解能力。
• 易于微调：项目提供了微调代码，可用于多种任务，如语义实体识别、关系抽取等。

3. 最近更新的功能

最近项目更新的功能包括：

• 新增模型集成：LiLT现在可以与其他语言的预训练模型（如RoBERTa、InfoXLM等）结合，生成特定语言的预训练模型。
• 扩展任务支持：项目新增了对多任务学习的支持，如同时进行实体识别和关系抽取。
• 性能优化：对训练过程进行了优化，提高了训练效率和模型性能。

通过这些更新，LiLT项目不仅增强了模型的泛化能力，还提升了用户的使用体验和模型的实际应用范围。

LiLT Official PyTorch implementation of LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding (ACL 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LiLT