【文档智能】多模态预训练模型及相关数据集汇总

news2024/12/1 2:38:15

前言

大模型时代，在现实场景中或者企业私域数据中，大多数数据都以文档的形式存在，如何更好的解析获取文档数据显得尤为重要。文档智能也从以前的目标检测（版面分析）阶段转向多模态预训练阶段，本文将介绍目前一些前沿的多模态预训练模型及相关数据集。

多模要预训练模型导图

在这里插入图片描述

LayoutLM

概述：该模型主要针对文档信息的处理，传统的类Bert模型仅使用文本信息，该模型引入了布局信息（即文本的位置坐标）和视觉信息，并使用MVLM和MDC训练策略进行预训练。

paper：LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding

link：https://arxiv.org/abs/1912.13318

code：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutlm

模型结构

文本嵌入：Bert backbone
布局嵌入：（1）利用Bert的backbone，增加边界框嵌入（ $x_0$ ， $y_0$ ， $x_1$ ， $y_1$ ），其中（ $x 0$ , $y_0$ ）对应于边界框中左上角的位置，（ $x_1$ , $y_1$ ）表示右下角的位置;（2）[CLS]位置则用整个文本块的边界框坐标；
视觉嵌入(仅在finetune阶段使用)：（1）用FasterRCNN提取扫描件的视觉特征，将其与bert的输出融合；（2）利用OCR获取文本和对应布局信息；（3）[CLS]使用Faster R-CNN模型来生成嵌入，使用整个扫描的文档图像作为感兴趣区域（ROI）;

预训练任务

Masked Visual-Language Model (MVLM)：使用bert的MLM任务MASK掉token，但保留对应的布局信息，借助布局信息和上下文信息预测对应token。
Multi-label Document Classification (MDC)：一个可选策略，旨在对文档进行分类，模型可以对来自不同领域的知识进行聚类，并生成更好的文档级表示

LayoutLMv2

概述：相比于LayoutLM更好的融入了视觉信息，以及视觉、文档和布局信息的对齐，引入空间自注意力编码，提出两种新的损失函数TIA和TIM进行预训练。LayoutLMv1仅在fine-tuning阶段用到视觉特征，pretraining阶段没有视觉特征与文本特征的跨模态交互。Pretraining阶段，提出multi-modal transformer，融合text、layout、visual information；在LayoutLMv1中MVLM基础上，新增text-image alignment与text-image matching两个预训练任务。

paper：LayoutLMv2: Multi-modal Pre-training for Visually-rich Document Understanding

link：https://arxiv.org/abs/2012.14740

code：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutlmv2

模型结构

文本嵌入：Bert backbone
视觉嵌入：
$V_i=Proj(VisTokEmb(I)_i)+PosEmb1D(i)+SegEmb([C])$
- 视觉特征提取backbone：ResNeXt-FPN
- 将图片统一缩放到224x224大小，经过backbone后平均池化成固定大小WxH（7x7），再展平得到长度为49的序列，再经过一个线性层映射到与文本嵌入相同的维度；
- 额外增加一维位置嵌入，与文本一维位置嵌入共享参数
布局嵌入：
- 除边界框嵌入（ $x_0$ ， $y_0$ ， $x_1$ ， $y_1$ ）外，还增加宽w和高h嵌入;
- 布局嵌入与LayoutLM中四个坐标相加不同，这里拼接六个位置嵌入为一个输入，每个位置嵌入维度为隐层维度/6；
  $I_i=Concat(PosEmb2D_x(x_{min},x_{max},width),PosEmb2D_y(y_{min},y_{max},height))$
- 图像经backbone得到长度为49的序列，将其视为把原图切分成49个块，视觉部分的布局嵌入使用每个块的布局信息；
- 对于[CLS]， [SEP]和[PAD]，布局信息使用(0,0,0,0,0,0)表示；

预训练任务

Masked Visual-Language Model (MVLM)：与LayoutLM相同，为了避免视觉信息泄露，在送入视觉backbone之前，将对应掩码token的视觉区域掩盖掉。
Text-Image Alignment (TIA)：作用：帮助模型学习图像和边界框坐标之间的空间位置对应关系。（1）随机选择一些文本行，覆盖对应图像区域；（2）在编码器最后一层设置一个分类层，预测是否被覆盖，分类标签为[Convered]、[Not Convered]，计算二元交叉熵损失；当同时被mask和cover时，不计算TIA损失，为了防止学习到mask到cover的映射。
Text-Image Matching (TIM)：将[CLS]处的输出表示输入分类器，以预测图像和文本是否来自同一文档页面。帮助模型学习文档图像和文本内容之间的对应关系。

LayoutLMv3

概述：文本的布局信息使用了片段级别，一段文本共用一组坐标。视觉借鉴了ViT的方法替换CNN，减少了参数以及省去了很多的预处理步骤。使用了两种新的损失MIM和WPA进行预训练。

paper：LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking

link：https://arxiv.org/abs/2204.08387

code：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutlmv3

模型结构

在这里插入图片描述

文本嵌入：RoBerta backbone
视觉嵌入：与layoutLMv2相同，与之前的单词级别的边界框不同，此处使用了片段级别的嵌入，即：块边界框。
布局嵌入：不再使用CNN网络，采用类似ViT思想的backbone，将图片切分成一个个的patches。

预训练任务

Masked Language Modeling (MLM)：使用span掩码策略，mask掉30%的文本token，maks的span长度服从泊松分布(λ=3)
Masked Image Modeling (MIM)：
- 用分块掩码策略随机掩盖掉40%的图像token，用交叉熵损失驱动其重建被掩盖的图像区域；
- 图像token的标签来自一个图像tokenizer，通过图像vocab将密集图像的像素转化成离散token，相比于低级高噪声的细节部分，更促进学习高级特征；
Word-Patch Alignment (WPA)：学习文本单词和图像patches之间的细粒度对齐。WPA的目的是预测文本单词的相应图像补丁是否被屏蔽。具体地说，当对应的图像标记也被取消屏蔽时，为未屏蔽的文本标记分配一个对齐的标签[aligned]。否则，将指定一个未对齐的标签[unaligned]。