Developing state of the art document intelligence models.
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Repository pubblici
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L'organizzazione datalab-to su GitHub è focalizzata sullo sviluppo di modelli di intelligenza documentale all'avanguardia. Utilizza principalmente Python, Shell e HTML e presenta una vasta gamma di repository pubblici, tra cui marker, surya e chandra, che offrono funzionalità avanzate per l'analisi e l'estrazione di dati da documenti.
Lingue principali
Repository pubblici
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
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
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
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
pykatex
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
results
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
oss_container
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Domande frequenti
Cosa costruisce datalab-to su GitHub?
Datalab-to sviluppa strumenti e modelli per l'intelligenza documentale, inclusi progetti come marker, che converte PDF in markdown, e surya, che offre capacità di riconoscimento ottico dei caratteri in oltre 90 lingue.
Quali linguaggi di programmazione utilizza datalab-to?
L'organizzazione utilizza principalmente Python, Shell e HTML per i suoi progetti. Questi linguaggi supportano le sue iniziative nel campo dell'analisi dei documenti e dell'estrazione dei dati.
I repository di datalab-to sono pubblici?
Sì, tutti i repository di datalab-to sono pubblici su GitHub. Ciò consente a chiunque di accedere e contribuire ai progetti, promuovendo la collaborazione nella comunità di sviluppo software.
Questa esposizione è intenzionata?
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