Cos'è DocVQA e quali modelli sono popolari lì?

DocVQA (Risposta Visiva ai Documenti) è un compito nel campo della visione artificiale e dell'elaborazione del linguaggio naturale, in cui il sistema risponde a domande basate sul contenuto dei documenti (ad esempio, pagine scansionate, moduli, tabelle).

La principale difficoltà di DocVQA è combinare la comprensione del testo, la struttura visiva del documento e il contesto della domanda.

I modelli popolari per DocVQA includono:

• LayoutLM e LayoutLMv2 — modelli che combinano informazioni testuali, dati posizionali e caratteristiche visive del documento per una migliore comprensione della struttura.

• Donut (Transformer di comprensione dei documenti) — un modello multimodale che lavora direttamente con le immagini dei documenti, senza necessità di OCR preliminare.

• TAP (Pretraining sensibile al testo) — modelli che considerano il testo e le caratteristiche visive per migliorare la qualità delle risposte.

Questi modelli di solito utilizzano trasformatori addestrati su grandi set di dati di documenti con domande e risposte annotate, consentendo di risolvere efficacemente i compiti di DocVQA.