多模态（X+语言）模型系列介绍
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LayoutLM/LayoutLMv2/LayoutLMv3: 这一系列模型是基于多模态（文本+布局/格式+图像）的文档基础模型，专为文档人工智能（Document AI）设计，例如处理扫描文档、PDF等多种形式的文件。它们通过融合文本内容、布局结构及图像信息，有效提升了对复杂文档的理解能力。
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LayoutXLM: 此模型同样基于多模态（文本+布局/格式+图像），是面向多语言环境的文档基础模型，尤其适用于多语种的文档AI任务，确保在不同语言的文档中也能准确理解和提取信息。
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MarkupLM: MarkupLM是一种标记语言模型预训练方法，专门针对富含视觉元素的文档理解任务进行优化，能更好地理解和解析包含特定标记或标签的文档内容。
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XDoc: XDoc提供了一种统一的预训练方案，用于跨格式文档理解，能够适应多种文档格式并实现高效精准的理解与分析。
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UniSpeech: UniSpeech是一个统一的预训练模型，既支持自我监督学习也适用于监督学习在自动语音识别（ASR）领域的应用，旨在提高语音转文本的准确性与效率。
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UniSpeech-SAT: 这是一种通用的语音表示学习模型，其特点在于采用说话者感知的预训练方式，能够更好地捕捉和表达说话人的特征信息。
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SpeechT5: SpeechT5采用了编码器-解码器的预训练架构，专注于口语语言处理，将音频信号转化为可被理解的语言文本。
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SpeechLM: SpeechLM是一种增强版的语音预训练模型，创新性地引入未配对的文本数据，以提升语音识别与理解的性能。
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VLMo: VLMo是统一的视觉-语言预训练模型，致力于跨越视觉与语言两大模态，实现更全面、深入的理解和交互。
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VL-BEiT (NEW): VL-BEiT是一种生成式视觉-语言预训练模型，它是BEiT模型向多模态方向演进的产物，着重于图像和文本间的联合生成学习。
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BEiT-3 (NEW): BEiT-3是一款通用型的多模态基础模型，标志着大规模预训练在跨任务、跨语言以及跨模态方面的深度融合取得的重大突破，成为“大融合”进程中的重要里程碑。
对于网页信息的直观理解，我们可以将网页内容分为几个主要类别，每个类别都有其特定的意义和用途：
- 文本信息：
- 标签页（Tab）：浏览器顶部的标签显示当前网页的标题或名称。
- 题目（Title）：通常位于网页的顶部，是网页内容的简短描述或标题。
- 作者（Author）：指出内容是由谁创作的，这对于确定内容的可信度和专业性很重要。
- 时间（Time）：显示内容发布或更新的日期和时间，有助于用户了解信息的时效性。
- 发布者（Publisher）：指发布内容的实体，如新闻网站、博客或论坛。
- 内容（Content）：这是网页上最重要的部分，包括文章、报告、产品描述等详细文本信息。
- 图片（Images）：
- 网页上的图像用于装饰、说明或传达信息。它们可以是照片、插图、图表或徽标。
- 音频（Audio）：
- 录音类音频：如访谈、演讲、有声书等以说话为主的音频内容。
- 音乐类音频：包括歌曲、纯音乐作品等，可能用作背景音乐或特定内容的配乐。
- 视频（Videos）：
- 网页上的视频内容可以是新闻剪辑、电影预告片、教程、直播等，用于提供动态视觉信息。
- 表格（Tables）：
- 表格用于展示数据和信息，可以是统计表格、时间表、价目表等。它们以行和列的形式组织数据，便于用户查找和分析信息。
在网页设计和内容管理中，这些不同类型的信息需要被有效地组织和呈现，以确保用户能够轻松地找到他们需要的信息，并从中获得价值。对于网页内容的理解和提取，通常需要使用各种技术，如自然语言处理（NLP）、图像识别、音频和视频分析等，以便自动化地收集和分析这些信息。
确实，随着大模型技术的发展，特别是结合了多模态学习和深度理解能力的模型，可以有效地对网页内容进行识别、理解和重组。以下是基于您给出的流程，利用大模型技术处理民航局网站信息的一个设想示例：
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第一步：页面分类理解 使用大模型对民航局网站的HTML结构和内容进行解析，结合视觉元素、文本信息和潜在的元数据，确定当前访问的是导航页、列表页还是详情页。例如，通过模型对DOM树结构的学习和分析，识别导航菜单、列表项、标题和正文内容区块的分布特征。
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第二步：内容提取目标生成 根据识别出的页面类型，模型会自动生成一组可能需要提取的关键内容。比如在导航页中提取各功能链接；在列表页中抓取航班时刻表、新闻标题和摘要；而在详情页中则可能抽取航班详情、政策全文或公告要点等具体信息。
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第三步：交互式内容选择 大模型将初步筛选后的可能字段展示给用户，通过智能推荐或者可视化界面，让用户可以根据实际需求确认哪些字段是真正需要提取的数据点。
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第四步：人工干预与数据处理 用户根据模型提供的选项，选择需要进一步处理的具体字段，并可能在此基础上进行更精确的定制化配置，如指定只提取特定时间段的航班数据，或是关注特定类型的政策通知。
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第五步：数据提取与结果反馈 在得到用户的确认后，模型执行最终的数据提取操作，从原始网页中精准抓取所需信息，并将其组织成结构化的数据格式返回给用户。这一步可能会结合NLP和OCR等技术手段，确保非结构化信息的有效转化。
这样的流程体现了大模型在网页信息抽取和处理上的应用潜力，有助于提高数据收集的智能化和自动化水平。然而，真实世界的实现还需要配合具体的爬虫技术和隐私合规措施，并且对于不断更新的网页内容，可能还需要定期维护和更新模型以保持准确性和时效性。
