基于transformer的文本识别

基于Transformer的文本识别是指利用Transformer模型进行文本识别任务。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理领域，其中最著名的应用是Google公司开发的BERT和OpenAI公司开发的GPT系列模型。

在文本识别任务中，Transformer模型可以接收序列化的文本作为输入，利用自注意力机制对序列中的每个位置进行编码，然后将编码后的序列作为输出。在识别文本时，可以将文本序列输入到Transformer模型中，利用模型输出的编码向量进行分类或者序列标注等任务。

相比于传统的基于循环神经网络和卷积神经网络的文本识别方法，基于Transformer的文本识别方法具有更好的并行性和更高的准确率，因此在近年来被越来越广泛地应用于文本识别任务中。