研究人员开发了Orli，一个用于历史文献文本行检测和排序的端到端模型。Orli将整个过程视为一个单一的图像到序列问题，直接从页面图像生成按阅读顺序排列的文本行。Orli在一个大型、多样化的语料库上进行训练，在文本行检测和阅读顺序基准测试中取得了最先进的性能，即使没有针对特定数据集进行训练，并且可以通过微调适应专业布局。该模型的代码和权重是公开的。 AI
影响 该模型可以通过更有效地处理复杂的布局和页边注来改进历史文献的自动化分析。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型及其性能的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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