奥特曼

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专注于领域：知识图谱，问答系统，多模态信息抽取等

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layoutlmv3-chinese

该项目是为了使用layoutlmv3针对中文图片训练和推理。 其中主要解决三个问题： 1.数据标准化成可以的训练数据集格式 2.layoutlmv3-base-chinese 分词修改 2.超过512长度的文本切分和滑窗操作

63 14
Python
build-chatgpt-website

1.搭建自己的在线的chatgpt网站 2.通过自己的网站对用户按量收费 在线体验：http://www.online-gpt5.com/

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PHP
medical_ocr_streamlit

该项目主要是为了识别图片里面的表格数据，并将表格数据抽取处理，导出成csv的文件。整个项目会使用streamlit进行部署和展示。使用的技术：paddleocr，PPStructure，streamlit

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Python
medical_records_extract

该项目主要是抽取病历文件中的一些关键信息。并将抽取的内容进行streamlit前端的展示。目前支持的文件类型：图片，pdf文件，word文件

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Python
text_classification

该项目通过新闻数据集演示文本分类全流程：数据清洗，模型训练，模型部署和前端展示。使用的模型和工具：pytorch，bert，streamlit

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Python
qwen1.5-ner

使用Qwen1.5-0.5B-Chat模型进行通用信息抽取任务的微调，旨在： 验证生成式方法相较于抽取式NER的效果； 为新手提供简易的模型微调流程，尽量减少代码量； 大模型训练的数据格式处理。

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Python
ocr_recognition

微调阿里开源的文字检测模型，利用合合识别返回的OCR结果作为初始训练数据，对模型进行优化训练，使其更加适应1万张图片的具体场景，提高文字识别的精度。

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ocr-detection

微调阿里开源的文字检测模型，利用合合识别返回的OCR结果作为初始训练数据，对模型进行优化训练，使其更加适应1万张图片的具体场景，提高文字区域检测的精度，优化边界框质量，减少漏检和误检。

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tianchiguaixia-textin_pdf_to_markdown_mcp

合合通用文档解析mcp

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针对图片敏感信息进行涂鸦打码

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