【文档智能】符合人类阅读顺序的文档模型-LayoutReader原理及权重开源

本文主要是介绍【文档智能】符合人类阅读顺序的文档模型-LayoutReader原理及权重开源，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

引言

阅读顺序检测旨在捕获人类读者能够自然理解的单词序列。现有的OCR引擎通常按照从上到下、从左到右的方式排列识别到的文本行，但这并不适用于某些文档类型，如多栏模板、表格等。LayoutReader模型使用seq2seq模型捕获文本和布局信息，用于阅读顺序预测，在实验中表现出色，并显著提高了开源和商业OCR引擎在文本行排序方面的表现。

一、LayoutReader模型

1.1 编码器(Encoder)

LayoutReader使用LayoutLM的布局模型作为编码器。在编码阶段，LayoutReader将源序列和目标序列打包成一个连续的输入序列，并设计了自注意力掩码来控制token之间的可见性。具体来说，LayoutReader允许源序列中的标记相互关注，同时阻止目标序列中的标记关注右侧上下文。

自注意力掩码$M$的设计：
$$M_{i,j}=\{\begin{array}{ll}1& \text{if }i<j\text{ or }i,j\in \text{src}\\ 0& \text{otherwise}\end{array}$$
其中，$i$和$j$是打包输入序列中的索引，可能来自源或目标序列；$i,j\in src$表示两个标记都来自源序列。

1.2 解码器(Decoder)

在解码阶段，由于源序列和目标序列是重新排序的序列，预测候选可以被限制在源序列内。因此，模型被要求预测源序列中的索引。概率计算如下：

其中，$i$是源序列中的索引；$e_i $和$e_j $分别是源序列的第$i$个和第$j$个输入嵌入(inputembeddings)；$h_k$是第$k$步的隐藏状态(hiddenstates)；$b_k$是第$k$步的偏置(bias)。

二、实验

进行了三个实验来评估LayoutReader在ReadingBank上的表现，包括阅读顺序检测、输入顺序研究和对OCR引擎的适应性

实验结果表明，LayoutReader在阅读顺序检测任务上超越了其他基线方法，并且可以显著提高OCR引擎的文本行排序。

三、非官方开源权重

• huggingface：https://huggingface.co/yujunhuinlp/LayoutReader-only-layout-large

• github code（only layout）：https://github.com/yujunhuics/LayoutReader

• bbox排序

  import torch
  from model import LayoutLMv3ForBboxClassification
  from collections import defaultdictCLS_TOKEN_ID = 0
  UNK_TOKEN_ID = 3
  EOS_TOKEN_ID = 2def BboxesMasks(boxes):bbox = [[0, 0, 0, 0]] + boxes + [[0, 0, 0, 0]]input_ids = [CLS_TOKEN_ID] + [UNK_TOKEN_ID] * len(boxes) + [EOS_TOKEN_ID]attention_mask = [1] + [1] * len(boxes) + [1]return {"bbox": torch.tensor([bbox]),"attention_mask": torch.tensor([attention_mask]),"input_ids": torch.tensor([input_ids]),}def decode(logits, length):logits = logits[1: length + 1, :length]orders = logits.argsort(descending=False).tolist()ret = [o.pop() for o in orders]while True:order_to_idxes = defaultdict(list)for idx, order in enumerate(ret):order_to_idxes[order].append(idx)order_to_idxes = {k: v for k, v in order_to_idxes.items() if len(v) > 1}if not order_to_idxes:breakfor order, idxes in order_to_idxes.items():idxes_to_logit = {}for idx in idxes:idxes_to_logit[idx] = logits[idx, order]idxes_to_logit = sorted(idxes_to_logit.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)for idx, _ in idxes_to_logit[1:]:ret[idx] = orders[idx].pop()return retdef layoutreader(bboxes):inputs = BboxesMasks(bboxes)logits = model(**inputs).logits.cpu().squeeze(0)orders = decode(logits, len(bboxes))return ordersif __name__ == '__main__':bboxes = [[584, 0, 595, 1], [35, 120, 89, 133],[35, 140, 75, 152]]model_path = ""model = LayoutLMv3ForBboxClassification.from_pretrained()print(layoutreader(bboxes))
  # [1, 2, 0]
  

• 效果样例

参考文献

• paper：LayoutReader: Pre-training of Text and Layout for Reading Order Detection，https://arxiv.org/pdf/2108.11591
• Official code：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutreader

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