論文の概要: MGDoc: Pre-training with Multi-granular Hierarchy for Document Image Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14958v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 22:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:29:47.877860
• Title: MGDoc: Pre-training with Multi-granular Hierarchy for Document Image Understanding
• Title（参考訳）: mgdoc: 文書画像理解のためのマルチグラニュラー階層による事前学習
• Authors: Zilong Wang, Jiuxiang Gu, Chris Tensmeyer, Nikolaos Barmpalios, Ani Nenkova, Tong Sun, Jingbo Shang, Vlad I. Morariu
• Abstract要約: 異なるレベルの粒度のコンテンツ間の空間的階層的関係は、文書画像理解タスクに不可欠である。 既存の方法は単語レベルか地域レベルから特徴を学習するが、両方を同時に考えることができない。 MGDocは,ページレベル,領域レベル,単語レベル情報を同時にエンコードするマルチモーダル・マルチグラニュラ事前学習フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.03978356918377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document images are a ubiquitous source of data where the text is organized in a complex hierarchical structure ranging from fine granularity (e.g., words), medium granularity (e.g., regions such as paragraphs or figures), to coarse granularity (e.g., the whole page). The spatial hierarchical relationships between content at different levels of granularity are crucial for document image understanding tasks. Existing methods learn features from either word-level or region-level but fail to consider both simultaneously. Word-level models are restricted by the fact that they originate from pure-text language models, which only encode the word-level context. In contrast, region-level models attempt to encode regions corresponding to paragraphs or text blocks into a single embedding, but they perform worse with additional word-level features. To deal with these issues, we propose MGDoc, a new multi-modal multi-granular pre-training framework that encodes page-level, region-level, and word-level information at the same time. MGDoc uses a unified text-visual encoder to obtain multi-modal features across different granularities, which makes it possible to project the multi-granular features into the same hyperspace. To model the region-word correlation, we design a cross-granular attention mechanism and specific pre-training tasks for our model to reinforce the model of learning the hierarchy between regions and words. Experiments demonstrate that our proposed model can learn better features that perform well across granularities and lead to improvements in downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 文書画像は、テキストが細かい粒度(例えば、単語)、中程度の粒度(例えば、段落や図形のような領域)、粗い粒度(例えば、ページ全体)を含む複雑な階層構造で構成される、ユビキタスなデータのソースである。 異なるレベルの粒度のコンテンツ間の空間的階層的関係は、文書画像理解タスクに不可欠である。 既存のメソッドは、単語レベルまたは領域レベルから機能を学ぶが、両方を同時に考慮しない。 単語レベルのモデルは、単語レベルのコンテキストのみをエンコードする純粋なテキスト言語モデルに由来するという事実によって制限される。 対照的に、地域レベルのモデルは、段落やテキストブロックに対応する領域を単一の埋め込みにエンコードしようと試みるが、追加の単語レベルの特徴でさらに悪化する。 これらの問題に対処するために,ページレベル,領域レベル,単語レベルの情報を同時に符号化する,新しいマルチモーダルなマルチグラニュラー事前学習フレームワークMGDocを提案する。 mgdocは統一されたテキスト・ビジュアルエンコーダを使用して、異なる粒度にまたがるマルチモーダルな特徴を得ることで、複数の粒度の特徴を同じハイパースペースに投影することができる。 領域と単語の相関関係をモデル化するために,領域と単語の階層構造を学習するモデルを強化するために,クロス・グラニュラー・アテンション機構と特定の事前学習タスクを設計する。 実験により,提案モデルが粒度をまたいで良好な性能を向上し,下流タスクの改善につながることを示す。

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