DocMind是司马阅推出的文档智能大模型，基于Transformer结构，融合深度学习、NLP和CV技术，能处理富文本文档的复杂结构和视觉信息，提高信息抽取准确性。DocMind支持精准识别文档实体、捕捉文本依赖关系、深入理解文档内容，能与知识库结合，提升专业文档理解。DocMind能自动执行文档相关任务，如提问回答、文档分类整理，适用于法律、教育、金融等多个领域。
DocMind的主要功能信息抽取：DocMind能精准识别文档中的各种实体，如人名、地名、组织机构名等，准确判断实体间的所属、关联等关系。DocMind能在复杂的文档中迅速锁定重要数据，整合多模态信息，确保抽取的信息全面且准确。特征表示：模型捕捉文本中的长距离依赖关系，为每个词生成充分考虑上下文的精准向量表示。DocMind能将文本与视觉信息结合，为文档元素打造丰富而全面的特征向量，深入理解文档的层次结构。内容理解：DocMind对文档内容进行深入的语义解析，洞察文字背后的真正含义，清晰把握文档整体结构和逻辑流程，理解各部分的相互关系及重要程度。知识融合：与特定领域的知识库深度结合，显著提升对专业文档的理解水平。DocMind基于常识和背景知识辅助理解文档内容，做出合理的假设和推断。任务执行：DocMind自动执行基于文档的任务，如自然语言提问、提供答案、文档分类和整理等，提高工作效率，具备持续学习的能力，基于增量学习不断优化自身性能。DocMind的技术原理Transformer结构：DocMind基于Transformer结构，一种深度学习模型，适用于处理序列数据，如文本。DocMind基于自注意力机制捕捉序列中长距离的依赖关系。多模态融合：DocMind融合文本和视觉信息，基于多模态融合技术，处理包含图像、表格和文字的复杂文档，提供更全面的文档理解。预训练技术：DocMind用预训练技术，基于大量未标注文档的学习，将信息迁移到下游任务中，提高信息抽取的准确性。局部不变性特征：DocMind分析文档布局的局部不变性特征，有助于模型在不同文档布局下保持稳定的性能。上下文理解：DocMind生成每个词的向量表示时，充分考虑上下文信息，提供更精准的特征表示。层次结构理解：DocMind处理从单词到段落再到整个文档的多层次特征提取，理解文档的层次结构。DocMind的项目地址项目官网：smartread.cc/docmindDocMind的应用场景法律法规：处理和分析大量法律文件，如合同、法规等，进行整理、解析和归档。支持法律事务和合规管理工作。招标投标：整理和解析招投标文件，提取关键信息和条件。智能评估投标机会及招标项目水平。学术教育：处理学术论文和文献资料，进行文献综述、引用分析和知识整合。支持学术研究和写作。生产制造：对生产计划、技术规格、质量控制等各类文档进行智能整理和分析。提高生产效率和管理水平。金融风控：处理合规文件、审查报告、风险评估报告等。支持合规风控工作和内部审计。 
