Developing state of the art document intelligence models.
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Repositorios públicos
68.769
Total de estrellas
706
Seguidores
La organización Datalab en GitHub se dedica al desarrollo de modelos de inteligencia documental de vanguardia. Sus repositorios incluyen herramientas como marker y surya, que utilizan principalmente Python, Shell y HTML, reflejando su enfoque en la extracción y análisis de datos de documentos.
Principales lenguajes
Repositorios públicos
marker
Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
surya
OCR, layout analysis, reading order, table recognition in 90+ languages
chandra
OCR model that handles complex tables, forms, handwriting with full layout.
pdftext
Extract structured text from pdfs quickly
sdk
No se proporcionó descripción para este repositorio.
docext
An on-premises, OCR-free unstructured data extraction, markdown conversion and benchmarking toolkit. (https://idp-leaderboard.org/)
datalab-on-prem
Scripts to run Datalab's self-service on-prem container
inference-mirror
No se proporcionó descripción para este repositorio.
pykatex
No se proporcionó descripción para este repositorio.
results
No se proporcionó descripción para este repositorio.
oss_container
No se proporcionó descripción para este repositorio.
Preguntas frecuentes
¿Qué construye datalab-to en GitHub?
Datalab-to desarrolla una variedad de herramientas relacionadas con la inteligencia documental, incluyendo proyectos como marker para convertir PDF a markdown y surya para reconocimiento óptico de caracteres en múltiples idiomas.
¿Qué lenguajes de programación utiliza datalab-to?
Datalab-to utiliza principalmente Python, Shell y HTML en sus proyectos. Estas lenguas permiten el desarrollo de soluciones eficientes para la extracción y análisis de datos de documentos.
¿Son públicos los repositorios de datalab-to?
Sí, todos los repositorios de datalab-to son públicos. Esto permite a los usuarios acceder a su código y colaborar en proyectos relacionados con la inteligencia documental.
¿Esta exposición es intencionada?
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