【论文笔记】LayoutLMv2: Multi-modal Pre-training for Visually-rich Document Understanding(LayoutLMv2)

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

基本信息

• 论文链接：arxiv
• 发表时间：2021 - ACL
• 应用场景：文档理解

摘要

存在什么问题	解决了什么问题
1. LayoutLM在预训练任务上不够完善，还是差点意思。	1. 在LayoutLM的基础上，提出了新的预训练任务，除了MVLM以外，加入了视觉模态的预训练任务，通过文本-图像对齐以及文本-图像匹配总共三项预训练任务更好的捕捉text、visual、layout之前的跨模态信息，从而提升模型精度。并在VrDU各项任务以及VQA上任务上同时达到SOTA。 2.2. transformer encoder结构中将self-attention修改为spatial-aware self-attention，使模型能够更加充分理解不同文本框间的相对位置关系。

模型结构

网络整体可以看做成是由双流encoder所组成的。

Text Embedding

对于OCR文本行结果，先用WordPiece进行切词，切词后的单词作为网络的token。前面添加 token，后面添加 token，如果没到最大长度，用 token补齐：

$<cls>,w1,w2,...,<sep>,<pad>,<pad>...<pad>，其中length=L$

对于行内每个token，由以下三种Embedding进行相加得到：

TokEmb就是NLP上常说的TextEmbedding。

PosEmb1D代表该token在输入中的位置Embedding。

SegEmb: 取[A]或者[B]（**什么时候取A，什么时候取B？**没搞明白啊。。。）

Visual Embedding

和LayoutLMv1不同之处，v2预训练任务融合了视觉信息，从而让模型能够进一步抓取图片细节信息。

将图像resize到224x224，通过ResNeXt-FPN抽取特征，取出降采样32倍的feature map，接一个FC层（维度和Text Embedding能够匹配，从而进行模态交互），再拉伸成序列即可。

对于该长度为7x7=49的序列上的每个点，还要加上其PosEmbedding以及SegEmbedding。假设文本序列的最大长度为512，那么此时输入给transformer的序列长度为512+49=561，前47个为visual token，剩下512个为text token。

其中PosEmb和文本中的PosEmb1D共用一个embedding matrix，SegEmb则用[C]来表示。所以公式为：

Layout Embedding

对于常规的text token，layout embedding和LayoutLMv1中的方法保持一致。

由于feature map相当去是把原图划成了7*7=49个不同的块，所以49个visual token代表了原图上49个patch的bbox，那么layout embedding就解决了。

对于$<cls>,<sep>,<pad>$这几个特殊的text token，layout embedding给[0,0,0,0,0,0]即可（[0,0,0,0,0,0]代表x0,y0,x1,y1,w,h）。

Spatial-Aware Self-Attention Mechanism

为了提高模型对版式的局部不变性，相对位置信息是非常重要的。对于所有token，在加完所有的embedding后，送入transformer encoder。一般地，attention matrix logits可用如下公式表示：

对于语义相对位置以及空间相对位置的学习，赋予${\alpha }_{ij}$上每个位置可学习的三个bias并求和相加：

这些bias在每个头是不同的，但是在所有层中共享一份。

那么self-attention的结果可表示为：

Pre-training Tasks

Masked visual-Language Modeling(MVLM)

和LayoutLMv1保持一致，注意要同时mask掉相应token的视觉区域，防止视觉信息泄露。

Text-Image Alignment(TIA)

该任务的目的是为了让模型更好的学习图像与每个bbox坐标之间的关系。

以文本行为粒度，随机mask掉一行，最后通过fc层预测该token是否被覆盖，即为一个二分类，[coverd]或者[not coverd]。

为了防止和MVLM任务产生冲突以及防止模型学到[mask]和[covered]之间没什么用的信息，在某个token同时mask且被[covered]的时候，MVLM任务失效。

预训练的时候15%变成covered。用bce loss对该任务进行优化。

Text-Image Matching

该任务的目的是学习文档图像和文本上下文间的关系。

通过[cls] token学习图片和text是否来自同一个文档。

通常情况下，正样本中图片和text一定是来自同一个文档的，对于负样本，会将图片随机替换成伟其他的图片或者dropped(什么意思？是空白图嘛？）

为了不让模型被前两个预训练任务欺骗，对于负样本也正常采用MVLM以及TIA，只不过对于TIA来说，token的所有标签都是[covered]了。

预训练的时候15%的图片会被随机替换，5%会被dropped。用bce loss对该任务进行优化。

实验

• Entity Extraction Tasks，SOTA

  

• Document Classification，SOTA

  

• DocVQA，SOTA

  

• 关于三种预训练任务的消融实验，全用上效果是最好的。

  

总结

• 在LayoutLM基础上优化并提出了LayoutLMv2模型，通过单一模型融合了三种模态信息，并且进一步丰富了预训练方法手段，并且有了视觉模态的融合，提出了spatial-aware self-attention机制来挖缺每个token间的相对位置关系，在6项不同的富文档理解任务中均达到了SOTA。
• SegEmbedding还是没太搞懂，A和B是怎么确定的？另外TIA任务中droped是什么策略呢？