图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的探索之旅

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探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取是一个具有挑战性和价值的问题。关键信息抽取是从文本或图像中提取关键信息的任务，如表单识别、车票信息抽取和身份证信息抽取。本文介绍了基于深度学习的主流方法，包括基于Grid的方法、基于Token的方法、基于GCN的方法和基于End-to-end的方法。同时，介绍了PaddleOCR中的LayoutXLM等算法和关键信息抽取任务的流程。训练OCR模型和KIE模型是完成关键信息抽取的关键步骤。建议在进行KIE任务之前，先训练一个适用于文档数据集的检测模型。文章提供了详细的训练方法和模型选择建议。
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