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首頁(yè) 后端開(kāi)發(fā) Python教程 關(guān)鍵信息提取的實(shí)用方法(第 2 部分)

關(guān)鍵信息提取的實(shí)用方法(第 2 部分)

Jan 16, 2025 pm 08:13 PM

現(xiàn)實(shí)生活中的關(guān)鍵信息提取(第 2 部分):完善開(kāi)源 LLM 性能

繼續(xù)第 1 部分,本指南探討使用開(kāi)源大型語(yǔ)言模型 (LLM) – Qwen2 2B 和 LLaMA 3.1 – 進(jìn)行發(fā)票信息提取,重點(diǎn)是克服數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題和硬件限制(具有 12GB VRAM 的 RTX 3060)。

為什么選擇 Qwen2 2B 和 LLaMA 3.1?

這些模型的選擇是由資源限制驅(qū)動(dòng)的。 Qwen2-VL-2B-Instruct 由于其高效的尺寸,優(yōu)于較大的 7B 模型。通過(guò) Ollama 訪問(wèn)的 LLaMA 3.1 (8B) 因其優(yōu)化的長(zhǎng)上下文理解而被選中。 其他模型,例如 Ollama 中的 Qwen2(缺乏圖像支持)和 LLaVA(多語(yǔ)言功能不足),被認(rèn)為不適合。

這種雙模型策略利用了 Qwen2 在一般關(guān)鍵信息提取方面的優(yōu)勢(shì)和 LLaMA 3.1 卓越的長(zhǎng)上下文處理和 JSON 輸出一致性,特別是對(duì)于多語(yǔ)言文檔。 Qwen2 最初提取原始信息,然后 LLaMA 3.1 將其細(xì)化并構(gòu)建為標(biāo)準(zhǔn)化 JSON 格式。 PaddleOCR 與第 1 部分一樣,增強(qiáng)了 Qwen2 的視覺(jué)功能。

日本發(fā)票示例

使用日本發(fā)票作為測(cè)試用例。 初始 OCR 過(guò)程(結(jié)合語(yǔ)言檢測(cè)和 PaddleOCR)生成以下識(shí)別文本:

<code>Recognized Text: 
{'ori_text': '根岸 東急ストア TEL 045-752-6131 領(lǐng)収証 [TOP2C!UbO J3カード」 クレヅッ 卜でのお支払なら 200円で3ボイン卜 お得なカード! 是非こ入會(huì)下さい。 2013年09月02日(月) レジNO. 0102 NOO07さ と う 001131 スダフエウ卜チーネ 23 単198 1396 003271 オインイ年 ユウ10 4238 000805 ソマ一ク スモー一クサーモン 1298 003276 タカナン ナマクリーム35 1298 001093 ヌテラ スフレクト 1398 000335 バナサ 138 000112 アボト 2つ 単158 1316 A000191 タマネキ 429 合計(jì) 2,111 (內(nèi)消費(fèi)稅等 100 現(xiàn)金 10001 お預(yù)り合計(jì) 110 001 お釣り 7 890', 
'ori_language': 'ja', 
'text': 'Negishi Tokyu Store TEL 045-752-6131 Receipt [TOP2C!UbO J3 Card] If you pay with a credit card, you can get 3 points for 200 yen.A great value card!Please join us. Monday, September 2, 2013 Cashier No. 0102 NOO07 Satou 001131 Sudafue Bucine 23 Single 198 1396 003271 Oinyen Yu 10 4238 000805 Soma Iku Smo Iku Salmon 1298 003276 Takanan Nama Cream 35 1 298 001093 Nutella Sprect 1398 000335 Banasa 138 000112 Aboto 2 AA 158 1316 A000191 Eggplant 429 Total 2,111 (including consumption tax, etc. 100 Cash 10001 Total deposited 110 001 Change 7 890', 
'language': 'en',}</code>

Practical Approaches to Key Information Extraction (Part 2)

這是與 ChatGPT 基線進(jìn)行比較,證明了 ChatGPT 在此初始測(cè)試中的卓越性能。

Qwen2 2B 結(jié)果(獨(dú)立)

獨(dú)立使用Qwen2暴露了它的局限性。 JSON 輸出在多個(gè)領(lǐng)域不完整且不準(zhǔn)確,凸顯了其在一致的 JSON 格式和長(zhǎng)上下文處理方面的困難。

結(jié)合 Qwen2 和 LLaMA 3.1 方法

采用 LLaMA 3.1 作為后處理器來(lái)細(xì)化 Qwen2 的輸出,得到了改進(jìn)但仍然不完美的結(jié)果。 雖然一些關(guān)鍵字段被準(zhǔn)確提取,但詳細(xì)的項(xiàng)目信息仍然存在問(wèn)題。

未來(lái)改進(jìn):微調(diào) Qwen2VL

下一部分將使用收據(jù)數(shù)據(jù)集詳細(xì)微調(diào) Qwen2VL 模型,旨在顯著提高這項(xiàng)專門(mén)任務(wù)的準(zhǔn)確性和處理速度。

結(jié)論

該實(shí)驗(yàn)展示了開(kāi)源法學(xué)碩士在現(xiàn)實(shí)世界關(guān)鍵信息提取方面的潛力和局限性。雖然組合方法比使用單一模型提供了改進(jìn),但為了實(shí)現(xiàn)最佳性能,需要進(jìn)一步細(xì)化,特別是通過(guò)模型微調(diào)。 對(duì)數(shù)據(jù)隱私和高效資源利用的關(guān)注仍然是這種開(kāi)源方法的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。

以上是關(guān)鍵信息提取的實(shí)用方法(第 2 部分)的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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