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简介
DocGraphLM是一种用于信息提取和问题解答的文档图语言模型。它采用了先进的视觉丰富文档理解技术，结合了预训练语言模型和图形语义。其独特之处在于提出了联合编码器架构来表示文档，并采用了一种新颖的链接预测方法来重构文档图。DocGraphLM通过收敛的联合损失函数预测节点之间的方向和距离，优先考虑邻域恢复并降低远程节点检测的权重。在三个SotA数据集上的实验表明，采用图形特征能够在信息提取和问题解答任务上实现一致的改进。此外，我们还报告说，采用图形特征能够加速训练过程中的收敛，尽管这些特征仅通过链接预测构建。
截图
产品特色
信息提取
问题解答
文档理解
图形特征加速训练
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
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每次访问页数
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跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
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中国
17.08%
印度
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俄罗斯
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地理流量分布全球图
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