LayoutLM:面向文档理解的文本与版面预训练
2024.01.08 00:25浏览量:7简介:LayoutLM是一种在BERT模型基础上进行改进的模型,通过引入2-D位置特征和图像特征,旨在提高对文档版面的理解能力。本文将详细解读LayoutLM的模型结构和工作原理,以及它在文档处理领域的应用前景。
千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验
面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用
立即体验
在自然语言处理领域,BERT模型的出现为文本处理带来了革命性的突破。然而,对于文档理解任务,仅仅依赖文本信息是不够的,还需要考虑文档的版面信息。为了解决这个问题,微软提出了一种名为LayoutLM的模型,该模型在BERT的基础上增加了对文档版面的理解能力。
一、模型结构
LayoutLM的模型结构基于BERT,并在此基础上进行了改进。与BERT相比,LayoutLM新增了两个输入特征:2-D位置特征和图像特征。
- 2-D位置特征:该特征用于编码文档中的相对空间位置关系。在文档处理中,可以将整个文档视为一个坐标系统,其中左上角为坐标原点(0,0),整个文档的宽度和高度分别为W和H。通过这种方式,LayoutLM可以捕捉到文档中各个元素之间的空间位置关系。
- 图像特征:为了充分利用文档中的图像信息,LayoutLM采用了Faster R-CNN模型的ROI(Region of Interest)操作来提取图像特征。具体来说,根据每个单词的位置信息,LayoutLM从Faster R-CNN的输出特征图中提取出与单词对应的图像区域特征。
二、工作原理
在模型输入层面,LayoutLM通过整合文本、2-D位置特征和图像特征,提供了一种更为全面的文档表示方式。这些特征在BERT的自注意力机制和位置编码中得到了融合,从而使得模型能够更好地理解文档内容。
对于2-D位置特征,它不仅提供了单词的空间位置信息,还使得模型能够理解单词之间的相对位置关系。这对于诸如表格解析、公式识别等任务至关重要,因为这些任务需要准确地理解元素之间的空间布局。
图像特征则为模型提供了视觉信息,使得LayoutLM能够更好地处理包含丰富视觉信息的文档。例如,在合同、报告或宣传册等文档中,图像通常包含重要的非文本信息,如徽标、表格或插图。通过引入图像特征,LayoutLM能够更准确地解析这些视觉元素,从而提高对文档的整体理解能力。
三、应用前景
LayoutLM在文档处理领域具有广泛的应用前景。例如,它可以用于自动表格提取、布局恢复、视觉关系检测等任务。在自动表格提取方面,LayoutLM可以准确地识别表格中的各个元素,如单元格、行和列标题等;在布局恢复方面,它可以恢复文档的原始布局结构;在视觉关系检测方面,它可以识别文档中的视觉元素之间的关系。
此外,LayoutLM还可以应用于自动文摘、智能问答等任务。例如,利用LayoutLM对文档进行编码和理解后,可以提取出关键信息并生成摘要;在智能问答任务中,利用LayoutLM对问题进行分析和理解后,可以定位到相关的文档段落或具体格式。
总结
LayoutLM作为一种新型的预训练模型,在处理文档时考虑了文本、版面和图像等多种信息。通过整合这些信息,LayoutLM显著提高了对文档内容的理解能力。在未来的工作中,我们可以期待更多基于LayoutLM的拓展和应用,以更好地满足各种实际需求。

发表评论
登录后可评论,请前往 登录 或 注册