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从PDF到OFD，国产化浪潮下多种文档格式导出的完美解决方案
最新技术资源（建议收藏） https://www.grapecity.com.cn/resources/ 前言
近年来，中国在信息技术领域持续追求自主创新和供应链安全，伴随信创上升为国家战略，一些行业也开始明确要求文件导出的格式必须为 OFD 格式。OF…
OFD板式文件创建JAVA工具-EASYOFD 二、创建图形
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OFD板式文件创建JAVA工具-EASYOFD 一、创建项目
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OFD板式文件创建JAVA工具-EASYOFD 三、图像 Image
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论文翻译 | EfficientRAG: Efficient Retriever for Multi-Hop Question Answering
摘要 检索增强生成（RAG）方法在处理复杂问题（如多跳查询）时会遇到困难。虽然迭代检索方法通过收集附加信息来提高性能，但当前的方法通常依赖于对大型语言模型（LLM）的多次调用。本文介绍了高效的…
VQA入门之“论文”《Stacked Attention Networks for Image Question Answering》
写在前面 本节将要介绍一种新的特征融合方式，这篇论文的方法叫做堆叠注意力网络。那么从本节开始，所有的模型我会把原理讲清楚，然后用一个维度较低的例子带各位同学走一遍模型的前向传播。 堆叠注意力网络（SANs）其思想…
论文阅读：Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs
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我们首先在我们的新数据集上应用大型预训练的基于 LM 的 QA 方法。 然后，我们将时间和非时间的 KG 嵌入注入到这些 LM 中，并观察到性能的显着提高。 我们还提出了一种新方法 CRONKGQA，它能够利用 Temporal KG…
Retrieval Question Answering paper
目录 层级Transformer多文档摘要Hierarchical Transformers for Multi-Document Summarization检索辅助生成REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-TrainingRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks（RAG）检索器DPR[1]生成器 BART跨数据格…
Transformers库Question Answering任务样例
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transformer库问答任务的样例，可以直接在colab运行，我这些做学习笔记来大致翻译一下。可以在这里找到Hugging Face提供的各种样例。这里是colab的地址，需要翻。 文章目录 Transformers库Question …
Retrieval Augmented Visual Question Answering with Outside Knowledge
Paper name
Retrieval Augmented Visual Question Answering with Outside Knowledge
Paper Reading Note
URL: https://arxiv.org/pdf/2210.03809.pdf
TL;DR
EMNLP 2022 文章，提出名为 RA-VQA 的一种联合训练方案，该方案可以同时训练答案生成模块和…
Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Reference
源码链接：https://github.com/zengxingchen/ChartQA-MLLM
启发：这篇论文经过数据过滤和数据生成构建了一个高质量图表数据集，可以用于后续研究。不过在图表问答任务的模型上并没有很大创新，主要提出了解冻LLaVA的视觉编码器&…
 库指南)
Visual Question Answering (VQA) 库指南
Visual Question Answering (VQA) 库指南 VQA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/VQA
项目介绍
Visual Question Answering (VQA) 是由GT-Vision-Lab维护的一个开源项目，基于Python，专门用于处理VQA任务，即让机器能够理解…
ACL 2021 Question Answering
1. Few-Shot Question Answering by Pretraining Span Selection
为了消除预训练与抽取式问答任务微调之间的GAP，设计了一种新的预训练方式：Recurring Span Selection。简单来说，就是利用一段文本中重复出现的span，比如下图中的&…
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十三）：文档视觉问答（document-question-answering）
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二、文档问答（document-question-answering）
2.1 概述
2.2 impira/layoutlm-document-qa
2.2.1 LayoutLM v1
2.2.2 LayoutLM v2
2.2.3 LayoutXLM
2.2.4 LayoutLM v3
2.3 pipeline参数
2.3.1 pipeline对象实例化…
Video Question Answering综述
目录 引言选择型视频问答开放型视频问答选择型、开放型均可的视频问答结论参考文献 引言 视频问答是视觉语言领域较为新兴的一个课题，需要根据视频内容和问题进行分析，得出问题的答案。根据回答形式，可分为：一、选择型视频问答&am…
【人工智能】Transformers之Pipeline（十六）：表格问答（table-question-answering）
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一、引言
二、表格问答（table-question-answering）
2.1 概述
2.2 基于BERT的表格问答模型—TAPAS（TAble PArSing）
2.3 应用场景
2.4 pipeline参数
2.4.1 pipeline对象实例化参数
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【人工智能】Transformers之Pipeline（十四）：问答（question-answering）
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一、引言
二、问答（question-answering）
2.1 概述
2.2 bert的改进模型—RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）
2.2.1 技术背景
2.2.2 RoBERTa的改进点
2.2.3 RoBERTa模型结构
2.3 应用场景
2.4 pipeline参数…
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Question Answering论文(问答系统阅读理解)
1. 概述
两种方法： 基于信息检索的问答系统 IR-based question answering 和 基于知识的问答系统 knowledge-based question answering
IR-based question answering： 给一个用户的问题，首先通过信息检索方法找到相关的文档或短文ÿ…
Stacked Attention Networks for Image Question Answering（用于图像问答的堆叠注意力网络）
Stacked Attention Networks for Image Question Answering Abstract1.introduction2. 相关工作 略3.堆叠注意力网络（SAN）3.1 图像模型3.2 问题模型3.2.1 基于LSTM的问题模型3.2.2 基于CNN的问题模型 3.3 SAN 4.实验4.1 数据集4.2 Baseline和评估方法4.4…
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