Что такое DocVQA и какие модели там популярны?

DocVQA (Document Visual Question Answering) — это задача в области компьютерного зрения и обработки естественного языка, где система отвечает на вопросы, основанные на содержимом документов (например, сканированных страниц, форм, таблиц).

Основная сложность DocVQA в том, что нужно объединить понимание текста, визуальной структуры документа и контекста вопроса.

Популярные модели для DocVQA включают:

• LayoutLM и LayoutLMv2 — модели, которые объединяют текстовую информацию, позиционные данные и визуальные признаки документа для лучшего понимания структуры.

• Donut (Document Understanding Transformer) — мультимодальная модель, которая работает напрямую с изображениями документов, без необходимости предварительного OCR.

• TAP (Text-Aware Pretraining) — модели, которые учитывают текст и визуальные признаки для улучшения качества ответов.

Эти модели обычно используют трансформеры, обученные на больших наборах данных документов с аннотированными вопросами и ответами, что позволяет эффективно решать задачи DocVQA.