LayoutLM：深入解析文档图像理解的强大模型

LayoutLM

1. 简要介绍

在数字化时代，我们每天都会接触到大量的文档，包括扫描件、表格、收据等。如何让计算机理解这些 包含文本和布局信息的文档，一直是人工智能领域的研究重点。传统的自然语言处理（NLP）模型主要关注文本内容，而忽略了文档的布局和视觉信息，这在处理文档图像时会遇到瓶颈. 为了解决这个问题，微软在2020年6月推出了 LayoutLM 模型.

背景历史：
- 在LayoutLM之前，NLP模型主要关注文本输入，而计算机视觉模型主要关注图像输入.
- LayoutLM的出现，首次将 图像、文本和2D位置 信息作为输入，实现了 多模态 信息处理.
开发团队： LayoutLM由 Yiheng Xu, Minghao Li, Lei Cui, Shaohan Huang, Furu Wei, 和 Ming Zhou 共同开发.
功能：
- LayoutLM旨在 理解文档图像，从而实现 信息提取、表单理解、收据理解和文档分类 等任务.
- 它通过同时建模文本和布局信息之间的交互，从而 显著提高 了文档图像理解的性能.
- LayoutLM 可以从 扫描文档或图像 中提取特定的、重点信息.

2. 架构设计

LayoutLM 的架构基于 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). 它在 BERT 的基础上增加了 两种新的输入嵌入：

2D 位置嵌入 (2D Position Embeddings): 用于表示文档中 文本的空间位置. 与传统的只考虑单词顺序的位置嵌入不同，2D 位置嵌入使用每个单词的 边界框坐标 (x0, y0, x1, y1) 来定义其在页面上的位置. 文档的左上角被视为坐标系统的原点 (0, 0). 这些坐标被归一化到 0-1000 的范围内，然后嵌入到模型可以理解的数值表示中.
图像嵌入 (Image Embeddings): 用于 整合视觉信息. LayoutLM 将图像分割成与 OCR 文本对应的区域，并利用这些区域的视觉特征生成图像嵌入. 图像嵌入有助于模型理解文档的视觉风格，从而增强文档理解能力.

预训练 (Pre-training):

LayoutLM 使用 Masked Visual-Language Model (MVLM) 进行预训练. MVLM 是受掩码语言模型启发的技术，但它同时考虑文本和2D位置嵌入作为输入. 模型学习预测被掩码的单词，通过上下文的文本和空间位置信息进行预测.
LayoutLM 还使用 Multi-label Document Classification (MDC) 进行预训练. 该任务训练 LayoutLM 处理带有多个标签的扫描文档，使其能够从多个领域聚合知识并生成更好的文档级别表示，尽管它不是大型模型预训练的必要条件.
LayoutLM的预训练使用了 IIT-CDIP Test Collection 1.0 数据集，该数据集包含超过600万份文档和1100万份扫描文档图像.

3. 能处理的文档类型

LayoutLM 擅长处理那些 布局和视觉信息对于理解内容至关重要 的文档. 包括以下类型：

表单 (Forms): LayoutLM 在表单理解任务上取得了非常好的效果，能够准确地处理具有特定字段和布局的结构化文档. FUNSD 数据集 通常用于训练和评估 LayoutLM 的表单理解能力.
收据 (Receipts): LayoutLM 在收据理解任务中也表现出色. 它可以从收据中提取数据，并利用文本和布局信息. SROIE 数据集 用于微调 LayoutLM 的收据数据.
扫描文档 (Scanned documents): LayoutLM 能够有效地处理扫描文档，同时建模文本和布局信息之间的交互.
商务文档 (Business Documents): LayoutLM 可应用于各种商务文档，包括：
- 采购订单 (Purchase orders)
- 财务报告 (Financial reports)
- 商业邮件 (Business emails)
- 销售协议 (Sales agreements)
- 供应商合同 (Vendor contracts)
- 信件 (Letters)
- 发票 (Invoices)
- 简历 (Resumes)
其他视觉丰富的文档 (Other Visually Rich Documents): LayoutLM 适用于任何视觉丰富的文档，在这些文档中，布局显著增强了语言表示.

4. 使用技巧

OCR 引擎: 使用 OCR (Optical Character Recognition) 引擎 （例如 Tesseract）从文档图像中提取文本及其对应的边界框.
边界框归一化: 在将边界框坐标输入 LayoutLM 之前，将它们归一化到 0-1000 范围. 通过将边界框坐标除以文档图像的原始宽度和高度，然后乘以 1000 进行归一化.
特殊标记: LayoutLM 使用特殊标记来处理文本，包括：
- [CLS]: 分类标记，用于序列分类，并且是序列的第一个标记.
- [SEP]: 分隔符标记，用于分隔多个序列.
- [PAD]: 填充标记，用于填充不同长度的序列.
- [MASK]: 掩码标记，用于掩码语言建模.
- [UNK]: 未知标记，用于表示词汇表中未知的单词.
选择合适的 Tokenizer: 使用 LayoutLMTokenizer 或 LayoutLMTokenizerFast 进行分词. LayoutLMTokenizerFast 是一个更快的版本，基于 Hugging Face 的 tokenizers 库.

5. 运行环境要求

LayoutLM的运行环境要求主要包括以下几个方面：

编程语言和框架：LayoutLM可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架进行实现和训练。
- PyTorch 是一个开源的机器学习库，常用于实现神经网络和深度学习模型。
- TensorFlow 是另一个流行的开源机器学习库，也用于实现神经网络和深度学习模型。
Hugging Face Transformers 库：这是使用LayoutLM的核心库，提供了预训练模型、tokenizer 以及其他工具。
- 这个库提供了LayoutLM模型的各种实现，包括用于不同任务的变体，例如LayoutLMModel, LayoutLMForMaskedLM, LayoutLMForSequenceClassification, LayoutLMForTokenClassification 和 LayoutLMForQuestionAnswering。
OCR引擎：需要一个 OCR (光学字符识别) 引擎 从文档图像中提取文本及其对应的边界框。
- 常用的OCR引擎是 Tesseract。
- OCR引擎将图像中的文本转换为机器可读的文本，并提供位置嵌入所需的坐标。
图像处理库：需要图像处理库来处理文档图像，例如 Pillow (PIL)。
数据处理库：需要使用数据处理库，例如 NumPy 和 Pandas 进行数据处理。
硬件要求：如果要进行模型的训练，GPU 可以显著加快训练速度。
Python 环境：需要 Python 编程环境，并安装所需的库。
Tokenizer：需要使用 LayoutLMTokenizer 或 LayoutLMTokenizerFast 进行分词。 LayoutLMTokenizerFast 是一个更快的版本，基于Hugging Face的tokenizers库。
- Tokenizer负责将文本分割成模型可以理解的token。
数据集：不同的任务需要不同的数据集。例如，FUNSD数据集用于表单理解，SROIE数据集用于收据理解，RVL-CDIP数据集用于文档图像分类。

总而言之，使用LayoutLM需要一个配置了适当库（如 Transformers, PyTorch 或 Tensorflow，以及OCR引擎）的Python环境，以及一个能够进行数据预处理和模型训练的平台。

6. 代码示例

以下是一个使用 LayoutLM 进行序列分类的 PyTorch 代码示例:

import os
import numpy as np
import pandas as pd
from tqdm.auto import tqdm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pytesseract
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import torch
from datasets import Dataset, Features, Sequence, ClassLabel, Value, Array2D
from transformers import LayoutLMTokenizer, LayoutLMForSequenceClassification, AdamW

# Load the dataset
# Assuming you have a dataframe named 'df' with columns 'image_path', 'words', 'bbox', 'label'
# The bounding box coordinates should be normalized

# Create a dictionary for label to index mapping
labels = df['label'].unique().tolist()
label2idx = {label: idx for idx, label in enumerate(labels)}

# Load the tokenizer and model
tokenizer = LayoutLMTokenizer.from_pretrained("microsoft/layoutlm-base-uncased")

# Define a function to encode training examples
def encode_training_example(example, max_seq_length=512, pad_token_box=):
    words = example['words']
    normalized_word_boxes = example['bbox']
    assert len(words) == len(normalized_word_boxes)
    token_boxes = []
    for word, box in zip(words, normalized_word_boxes):
        word_tokens = tokenizer.tokenize(word)
        token_boxes.extend([box] * len(word_tokens))
    special_tokens_count = 2
    if len(token_boxes) > max_seq_length - special_tokens_count:
       token_boxes = token_boxes[: (max_seq_length - special_tokens_count)]
    token_boxes = [] + token_boxes + []
    encoding = tokenizer(' '.join(words), padding='max_length', truncation=True)
    input_ids = tokenizer(' '.join(words), truncation=True)["input_ids"]
    padding_length = max_seq_length - len(input_ids)
    token_boxes += [pad_token_box] * padding_length
    encoding['bbox'] = token_boxes
    encoding['label'] = label2idx[example['label']]
    assert len(encoding['input_ids']) == max_seq_length
    assert len(encoding['attention_mask']) == max_seq_length
    assert len(encoding['token_type_ids']) == max_seq_length
    assert len(encoding['bbox']) == max_seq_length
    return encoding

# Function to prepare data loaders from dataframe
def training_dataloader_from_df(data_df):
    dataset = Dataset.from_pandas(data_df)
    features = Features({
        'words': Sequence(Value('string')),
        'bbox': Sequence(Sequence(Value('int64'))),
        'label': Value('string'),
        })

    encoded_dataset = dataset.map(encode_training_example, features=features, remove_columns=dataset.column_names)
    encoded_dataset.set_format(type='torch', columns=['input_ids','bbox', 'attention_mask', 'token_type_ids', 'label'])
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(encoded_dataset, batch_size=4, shuffle=True)
    return dataloader


# Split train and validation datasets
train_data, valid_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# Create dataloaders
train_dataloader = training_dataloader_from_df(train_data)
valid_dataloader = training_dataloader_from_df(valid_data)

# Define the device to train on
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Load the model
model = LayoutLMForSequenceClassification.from_pretrained(
    "microsoft/layoutlm-base-uncased", num_labels=len(label2idx)
)
model.to(device);

# Define optimizer
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=4e-5)

# Training loop
num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
    print("Epoch:", epoch)
    training_loss = 0.0
    training_correct = 0
    model.train()
    for batch in tqdm(train_dataloader):
        labels = batch["label"].to(device)
        outputs = model(
           input_ids=batch["input_ids"].to(device), bbox=batch["bbox"].to(device),
            attention_mask=batch["attention_mask"].to(device),
            token_type_ids=batch["token_type_ids"].to(device), labels=labels
        )
        loss = outputs.loss
        training_loss += loss.item()
        predictions = outputs.logits.argmax(-1)
        training_correct += (predictions == labels).float().sum()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print("Training Loss:", training_loss / batch["input_ids"].shape)
    training_accuracy = 100 * training_correct / len(train_data)
    print("Training accuracy:", training_accuracy.item())
    validation_loss = 0.0
    validation_correct = 0
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for batch in tqdm(valid_dataloader):
            labels = batch["label"].to(device)
            outputs = model(
                input_ids=batch["input_ids"].to(device), bbox=batch["bbox"].to(device),
                attention_mask=batch["attention_mask"].to(device),
                token_type_ids=batch["token_type_ids"].to(device), labels=labels
            )
            loss = outputs.loss
            validation_loss += loss.item()
            predictions = outputs.logits.argmax(-1)
            validation_correct += (predictions == labels).float().sum()
    print("Validation Loss:", validation_loss / batch["input_ids"].shape)
    validation_accuracy = 100 * validation_correct / len(valid_data)
    print("Validation accuracy:", validation_accuracy.item())

这个示例代码展示了如何使用 LayoutLM 进行文档分类. 其中，需要注意的是，输入数据需要包含文本内容（words），对应的边界框坐标（bbox），以及类别标签（label），且边界框坐标需要归一化到 0-1000 的范围内.

7. 常见问题

LayoutLM 和 BERT 的区别是什么？
- BERT 主要处理文本信息，而 LayoutLM 同时处理文本、布局和视觉信息.
- LayoutLM 通过 2D位置嵌入 和 图像嵌入 来整合布局和视觉信息，使其能够更好地理解文档图像.
如何处理不同大小的文档图像？
- 通过 归一化边界框坐标，使 LayoutLM 能够处理各种大小的文档图像.
LayoutLM 可以处理中文文档吗？
- LayoutLM 可以处理多语言文档，包括中文，前提是使用合适的 tokenizer 和预训练模型.
如何选择合适的预训练模型？
- Hugging Face Transformers 库提供了各种预训练的 LayoutLM 模型。您可以根据自己的任务和数据选择合适的模型.
如何提高 LayoutLM 的性能？
- 使用高质量的 OCR 结果.
- 使用与任务相关的 微调数据.
- 调整模型参数，例如学习率和训练轮数.