brandaobrandisborges commited on
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c0b52b8
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README.md ADDED
@@ -0,0 +1,95 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - generated_from_trainer
4
+ model-index:
5
+ - name: layoutlm-synthchecking
6
+ results: []
7
+ ---
8
+
9
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
10
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
11
+
12
+ # layoutlm-synthchecking
13
+
14
+ This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-large-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-large-uncased) on the None dataset.
15
+ It achieves the following results on the evaluation set:
16
+ - Loss: 0.0000
17
+ - Ank Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
18
+ - Ank Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
19
+ - Ayee Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
20
+ - Ayee Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
21
+ - Icr: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
22
+ - Mount: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
23
+ - Overall Precision: 1.0
24
+ - Overall Recall: 1.0
25
+ - Overall F1: 1.0
26
+ - Overall Accuracy: 1.0
27
+
28
+ ## Model description
29
+
30
+ More information needed
31
+
32
+ ## Intended uses & limitations
33
+
34
+ More information needed
35
+
36
+ ## Training and evaluation data
37
+
38
+ More information needed
39
+
40
+ ## Training procedure
41
+
42
+ ### Training hyperparameters
43
+
44
+ The following hyperparameters were used during training:
45
+ - learning_rate: 3e-05
46
+ - train_batch_size: 4
47
+ - eval_batch_size: 2
48
+ - seed: 42
49
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
50
+ - lr_scheduler_type: linear
51
+ - num_epochs: 30
52
+ - mixed_precision_training: Native AMP
53
+
54
+ ### Training results
55
+
56
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ank Address | Ank Name | Ayee Address | Ayee Name | Icr | Mount | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
57
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
58
+ | 0.3085 | 1.0 | 70 | 0.0003 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
59
+ | 0.0005 | 2.0 | 140 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
60
+ | 0.0016 | 3.0 | 210 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
61
+ | 0.0007 | 4.0 | 280 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
62
+ | 0.0032 | 5.0 | 350 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
63
+ | 0.0001 | 6.0 | 420 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
64
+ | 0.0001 | 7.0 | 490 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
65
+ | 0.0001 | 8.0 | 560 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
66
+ | 0.0001 | 9.0 | 630 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
67
+ | 0.0001 | 10.0 | 700 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
68
+ | 0.0 | 11.0 | 770 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
69
+ | 0.0 | 12.0 | 840 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
70
+ | 0.0 | 13.0 | 910 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
71
+ | 0.0021 | 14.0 | 980 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
72
+ | 0.0001 | 15.0 | 1050 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
73
+ | 0.0001 | 16.0 | 1120 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
74
+ | 0.0 | 17.0 | 1190 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
75
+ | 0.0 | 18.0 | 1260 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
76
+ | 0.0014 | 19.0 | 1330 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
77
+ | 0.0 | 20.0 | 1400 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
78
+ | 0.0001 | 21.0 | 1470 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
79
+ | 0.0001 | 22.0 | 1540 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
80
+ | 0.0 | 23.0 | 1610 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
81
+ | 0.0 | 24.0 | 1680 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
82
+ | 0.0 | 25.0 | 1750 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
83
+ | 0.0 | 26.0 | 1820 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
84
+ | 0.0 | 27.0 | 1890 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
85
+ | 0.0019 | 28.0 | 1960 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
86
+ | 0.0022 | 29.0 | 2030 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
87
+ | 0.0 | 30.0 | 2100 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
88
+
89
+
90
+ ### Framework versions
91
+
92
+ - Transformers 4.27.1
93
+ - Pytorch 1.13.1+cu116
94
+ - Datasets 2.10.1
95
+ - Tokenizers 0.13.2
logs/events.out.tfevents.1679198891.10edab83292c.4378.0 CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:a2dde7c4a999b2bc8af5b585d499119ace5bb4dc5a54dc3fa7a824311e7b8062
3
- size 21355
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:26f0c267ebf1698861a24bbb5a8c1432b5f443dfe3d4358ccd040781bb6dd818
3
+ size 24353
preprocessor_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "apply_ocr": true,
3
+ "do_resize": true,
4
+ "feature_extractor_type": "LayoutLMv2FeatureExtractor",
5
+ "image_processor_type": "LayoutLMv2ImageProcessor",
6
+ "ocr_lang": null,
7
+ "processor_class": "LayoutLMv2Processor",
8
+ "resample": 2,
9
+ "size": {
10
+ "height": 224,
11
+ "width": 224
12
+ },
13
+ "tesseract_config": ""
14
+ }
pytorch_model.bin CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:aaa31a0d7e320496d2676bfe629649dc7e4f4599e7961d27574b7d27d4708985
3
  size 1357511173
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:9b75b6919e85196758f4cfde9787122408458897b8c5255ddd8c6be097aa2a28
3
  size 1357511173
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,7 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cls_token": "[CLS]",
3
+ "mask_token": "[MASK]",
4
+ "pad_token": "[PAD]",
5
+ "sep_token": "[SEP]",
6
+ "unk_token": "[UNK]"
7
+ }
tokenizer.json ADDED
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tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,38 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "additional_special_tokens": null,
3
+ "apply_ocr": false,
4
+ "cls_token": "[CLS]",
5
+ "cls_token_box": [
6
+ 0,
7
+ 0,
8
+ 0,
9
+ 0
10
+ ],
11
+ "do_basic_tokenize": true,
12
+ "do_lower_case": true,
13
+ "mask_token": "[MASK]",
14
+ "model_max_length": 512,
15
+ "never_split": null,
16
+ "only_label_first_subword": true,
17
+ "pad_token": "[PAD]",
18
+ "pad_token_box": [
19
+ 0,
20
+ 0,
21
+ 0,
22
+ 0
23
+ ],
24
+ "pad_token_label": -100,
25
+ "processor_class": "LayoutLMv2Processor",
26
+ "sep_token": "[SEP]",
27
+ "sep_token_box": [
28
+ 1000,
29
+ 1000,
30
+ 1000,
31
+ 1000
32
+ ],
33
+ "special_tokens_map_file": null,
34
+ "strip_accents": null,
35
+ "tokenize_chinese_chars": true,
36
+ "tokenizer_class": "LayoutLMv2Tokenizer",
37
+ "unk_token": "[UNK]"
38
+ }
vocab.txt ADDED
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