論文の概要: LayoutMask: Enhance Text-Layout Interaction in Multi-modal Pre-training for Document Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18721v1
• Date: Tue, 30 May 2023 03:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 18:28:05.763623
• Title: LayoutMask: Enhance Text-Layout Interaction in Multi-modal Pre-training for Document Understanding
• Title（参考訳）: LayoutMask: 文書理解のためのマルチモーダル事前学習におけるテキストレイアウトインタラクションの強化
• Authors: Yi Tu, Ya Guo, Huan Chen, Jinyang Tang
• Abstract要約: 本稿では,新しいマルチモーダル事前学習モデルLayoutMaskを提案する。 統一されたモデルにおいて、テキストとレイアウトのモダリティ間の相互作用を強化することができる。 様々なVrDU問題に対して最先端の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7514466231699455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visually-rich Document Understanding (VrDU) has attracted much research attention over the past years. Pre-trained models on a large number of document images with transformer-based backbones have led to significant performance gains in this field. The major challenge is how to fusion the different modalities (text, layout, and image) of the documents in a unified model with different pre-training tasks. This paper focuses on improving text-layout interactions and proposes a novel multi-modal pre-training model, LayoutMask. LayoutMask uses local 1D position, instead of global 1D position, as layout input and has two pre-training objectives: (1) Masked Language Modeling: predicting masked tokens with two novel masking strategies; (2) Masked Position Modeling: predicting masked 2D positions to improve layout representation learning. LayoutMask can enhance the interactions between text and layout modalities in a unified model and produce adaptive and robust multi-modal representations for downstream tasks. Experimental results show that our proposed method can achieve state-of-the-art results on a wide variety of VrDU problems, including form understanding, receipt understanding, and document image classification.
• Abstract（参考訳）: 視覚的にリッチな文書理解(vrdu)は、近年多くの研究の注目を集めている。 トランスフォーマーベースのバックボーンを持つ多数の文書画像の事前学習モデルがこの分野で大きなパフォーマンス向上をもたらした。 主な課題は、文書の異なるモダリティ(テキスト、レイアウト、画像)を、異なる事前学習タスクで統一されたモデルにどのように融合するかである。 本稿では,テキストレイアウトインタラクションの改善に着目し,新しいマルチモーダル事前学習モデルlayoutmaskを提案する。 layoutmaskは、グローバルな1d位置ではなく、ローカルな1d位置をレイアウト入力として使用し、事前学習目標を2つ備えている。(1) マスク言語モデリング: 2つの新しいマスク戦略によるマスクトークンの予測 (2) マスク位置モデリング: マスク2d位置の予測 レイアウト表現学習を改善する。 LayoutMaskは、統一モデルにおけるテキストとレイアウトのモダリティ間の相互作用を強化し、下流タスクに対して適応的で堅牢なマルチモーダル表現を生成する。 実験の結果,提案手法は,形式理解,レセプション理解,文書画像分類など,多種多様なVrDU問題に対して,最先端の成果が得られることがわかった。

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