LayoutLM系列模型是微软发布的、文档理解多模态基础模型领域最重要和有代表性的工作。 总体上来说: LayoutLM v1:首次在一个框架内联合学习文本(text)和布局(layout)用于文档级预训练的模型。 LayoutLM v2:在一个单一的多模态框架中对文本(text)、布局(layout)和图像(image)之间的交互进行建模。 LayoutXLM:LayoutXLM...
LayOutLM模型不仅在理论上具有创新性,更在实际应用中显示出其强大的能力。本节将探讨LayOutLM在多个实际场景中的应用,通过具体的例证来阐明其在解决实际问题中的有效性和灵活性。文档分类与排序 在企业和机构的日常工作中,大量的文档需要被分类和归档。传统方法依赖于文本内容的关键词搜索,但LayOutLM可以进一步利用文档...
LayoutLM是一个基于Bert,结合了文本和版式信息的文档预训练模型,在多个下游任务中都达到了当时SOTA的结果。 模型 模型的总体结构如图1所示: 图1 LayoutLM总体结构 LayoutLM在Bert的基础上添加了2-D Position Embedding和Image Embedding(图中虽然没有1-D Position Embedding和Segment Embedding,不过实际代码中是有的)。2...
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...
layoutlm作为第一版本,如今已被弃用,微调样例和主模型代码,被额外一层 deprecated 目录包裹。├── ...
LayoutLM 从提出到现在已经有 2 年多的时间了,多模态的文档、表单类的识别任务也逐渐走向成熟,在上一期 《多模态预训练模型指北——LayoutLM(一)》 笔者详细介绍了微软提出的 LayoutLMv1 以及对应的升级版 LayoutLMv2。在此基础上,本期简单的介绍一下微软在 2022 年新提出的 LayoutLMv3。
针对上述不足,微软亚研院的研究者们提出了如图2所示的LayoutLM模型 [1],利用大规模无标注文档数据集进行文本与版面的联合预训练,在多个下游的文档理解任务上取得了领先的结果。具体地,LayoutLM模型很大程度上借鉴了BERT模型 [2]。在模型输入层面,LayoutLM在BERT采用的文本与位置特征基础上,新增了两个特征:(1)2-D位...
LayoutLM 1.0 LayoutLM 1.0很大程度上借鉴了BERT模型,包括模型的预训练和微调。在NLP的任务中通常是只利用了文本信息,在办公文档中有丰富的视觉信息可以被编码到预训练模型中以及作为模型的特征输入。 LayoutLM1.0以Bert架构作为主干,增加了布局版面的特征:2-D位置特征;与建立序列中单词位置模型的位置嵌入不同,二维位置...
针对上述不足,微软亚研院的研究者们提出了如图2所示的LayoutLM模型 [1],利用大规模无标注文档数据集进行文本与版面的联合预训练,在多个下游的文档理解任务上取得了领先的结果。具体地,LayoutLM模型很大程度上借鉴了BERT模型 [2]。在模型输入层面,LayoutLM在BERT采用的文本与位置特征基础上,新增了两个特征:(1...
1.LayoutLM模型很大程度上借鉴了bert模型。 在模型输入层面上: LayoutLM在BERT采用的文本与位置特征(也就是上图中的text embeddings)基础上,还新增了两个特征: 1、2D位置特征 2D位置特征(也就是上图中的position embeddings)的目的在于编码文档中的相对空间位置关系。将一个文档视为一个坐标系,其左上角为坐标原点...