让我们学习如何将 LayoutLM 与 Hugging Face Transformers 结合使用
11 Ways AI-Powered Information Extraction Reduces Operational Costs
对于现代公司而言，有效管理数据变得比以往任何时候都更加重要。人工智能驱动的信息提取提供了一种强大的解决方案，使组织能够快速将非结构化数据转换为有价值的见解，从而节省时间和资源。我们将在本博客中进一步探讨。文章《人工智能驱动的信息提取降低运营成本的 11 种方法》首先出现在 Fusemachines 上。
Interview with AAAI Fellow Mausam: talking information extraction, mentorship, and creativity
每年，AAAI 都会表彰一批在人工智能领域做出重大、持续贡献的个人，任命他们为研究员。在接下来的几个月里，我们将与 2024 年的一些 AAAI 研究员交谈。在该系列的第一次采访中，我们遇到了 Mausam 教授[…]
Automate customer support with Amazon Bedrock, LangGraph, and Mistral models
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock和Langgraph为电子商务零售商建立个性化的客户支持体验。通过整合Mistral大型2和Pixtral大型模型，我们指导您自动化关键客户支持工作流程，例如票务分类，订单详细信息提取，损害评估和产生上下文响应。
在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立，并利用Sagemaker Hyperpod的功能，我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型（LVLM）的使用，以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中，我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。
GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent
基于问题的提取方法在这篇博文中，我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG（检索增强生成）不同，它强调数据提取的效率，而不是不加区分地分解和矢量化整个文档，这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中，每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索，这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而，这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息，以用于特定用例，即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱，该图谱组织关键实体和关系，从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。
摘要：尺度或空间分辨率在解释遥感图像或其他地理空间相关数据的空间结构中起着关键作用。这些数据是在不同的空间尺度上提供的。确定最佳样本或像素大小可以有利于需要不同分辨率的多个数据集的信息提取的地理空间模型和环境算法。为了解决这个问题，对空间分辨率的多个比例因子进行了分析，以确定地理空间数据集的最佳样本大小。在 ERDC-GRL 的 NET-CMO 项目下，开发并实施了一种新方法，用于确定具有不同和异构空间结构的图像的最佳像素大小。局部空间色散的应用被研究为在重采样图像空间中优化的三维函数。图像被重新采样到逐渐变粗的空间分辨率并堆叠以创建一个图像空间，在该图像空间内映射像素级色散最大值。计算与局部
ИИ сканирует Интернет в поисках информации
信息提取，或者说对以纯文本形式存储的数据元素进行自动分类，是人工智能研究的主要课题之一。上周计算语言学协会召开了一次会议。
