文旅行业酒店合同报价信息复杂且非标准化,传统人工处理效率低。本文提出基于多Agent系统的自学习方案,利用机器学习技术实现信息自动抽取,提高处理效率,减少人工干预,适用于其他文档处理场景。
PP-ChatOCRv4是基于ERNIE 4.5 Turbo的文档关键信息抽取方案,结合OCR与大模型技术,提升信息提取的效率与准确性,适用于多行业的文档处理需求。
飞桨PP-UIE是一个支持中英文的信息抽取大模型,具备强大的零样本和小样本学习能力,能够高效处理长文本,适用于多种应用场景。
文本图像信息抽取技术在多个行业得到广泛应用。飞桨低代码工具PaddleX新增PP-ChatOCRv3,结合PaddleOCR和文心一言,实现高效的信息抽取。升级后支持多页PDF快速适配和自定义提示词,提升了信息提取的灵活性与效率。
该模型用于票证检测和矫正,广泛应用于信息抽取和证件扫描。基于真实数据训练,支持多角度和复印件判断,准确率高达99%。通过特征提取和透视变换,显著提高工作效率和准确性。
Code4UIE是一种用于信息抽取任务的通用检索增强代码生成框架,采用Python类定义任务特定模式,并利用上下文学习机制指导LLMs生成恰当的代码。Code4UIE在多个数据集上进行了广泛实验,证明了其有效性。
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