Wat is DocVQA en welke modellen zijn daar populair?

DocVQA (Document Visual Question Answering) is een taak op het gebied van computer vision en natuurlijke taalverwerking, waarbij het systeem antwoord geeft op vragen gebaseerd op de inhoud van documenten (bijvoorbeeld gescande pagina's, formulieren, tabellen).

De belangrijkste uitdaging van DocVQA is het combineren van tekstbegrip, de visuele structuur van het document en de context van de vraag.

Populaire modellen voor DocVQA omvatten:

• LayoutLM en LayoutLMv2 — modellen die tekstuele informatie, positionele gegevens en visuele kenmerken van het document combineren voor een beter begrip van de structuur.

• Donut (Document Understanding Transformer) — een multimodaal model dat direct met documentafbeeldingen werkt, zonder voorafgaande OCR.

• TAP (Text-Aware Pretraining) — modellen die rekening houden met tekst en visuele kenmerken om de kwaliteit van antwoorden te verbeteren.

Deze modellen gebruiken doorgaans transformers die getraind zijn op grote datasets van documenten met geannoteerde vragen en antwoorden, wat effectieve oplossingen voor DocVQA mogelijk maakt.