layoutLM微调FUNSD数据集

引言

对表单、合同、收据等信息抽取、理解，单从NLP角度来做就丧失了一些比较重要的特征，比如排版、位置、字体大小、字体颜色等特征。

如何引入这些特征对于关键信息抽取(Key Information Extraction)就比较重要。

此篇文章围绕FUNSD数据集来进行，尝试在不同的layoutLM模型上实现，以及对比各自的效果。

FUNSD数据集

常见的数据集有FUNSD和XFUND，XFUND是一个融合了多语言的训练集，数据更为丰富。不过此处选择FUNSD来进行实验。

FUNSD全称为Form Understanding in Noisy Scanned Documents，直译过来就是嘈杂的扫描文档的表单理解，因为是扫描件，或多或少都会有些噪点的，也可看官网的描述。

数据集地址。

下载数据后，例如dataset/training_data/annotations/00040534.json中的3-Hydroxy-3-methylbutanoic acid (Tur 13)的文字(text)，它对应的坐标(box)为[145, 98, 507, 116],即左上和右下, 标注的数据如下：

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{
	"text": "3-Hydroxy-3-methylbutanoic acid (Tur 13)",
	"box": [145, 98, 507, 116],
	"linking": [
		[0, 37]
	],
	"label": "answer",
	"words": [{
		"text": "3-Hydroxy-3-methylbutanoic",
		"box": [145, 98, 384, 116]
	}, {
		"text": "acid",
		"box": [392, 99, 427, 114]
	}, {
		"text": "(Tur",
		"box": [439, 99, 474, 116]
	}, {
		"text": "13)",
		"box": [483, 99, 507, 116]
	}],
	"id": 37
}

用cv2画出来，示例如下（具体实现请看附录1）：

标签(label)的话有question，header，answer和other四种，比如：甲方：江苏A公司，其中甲方为question，江苏A公司为answer,header对应文章的标题，other为其他的一些信息。

layoutLM

模型介绍

layoutLM是微软推出的一个通用文档智能预训练模型，它的模型结果如下：

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LayoutLMModel(
  (embeddings): LayoutLMEmbeddings(
    (word_embeddings): Embedding(30522, 768, padding_idx=0)
    (position_embeddings): Embedding(512, 768)
    (x_position_embeddings): Embedding(1024, 768)
    (y_position_embeddings): Embedding(1024, 768)
    (h_position_embeddings): Embedding(1024, 768)
    (w_position_embeddings): Embedding(1024, 768)
    (token_type_embeddings): Embedding(2, 768)
    (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
    (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
  )
  (encoder): LayoutLMEncoder(
    (layer): ModuleList(
      (0): LayoutLMLayer(
        (attention): LayoutLMAttention(
          (self): LayoutLMSelfAttention(
            (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
            (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
            (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
            (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
          )
          (output): LayoutLMSelfOutput(
            (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
            (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
            (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
          )
        )
        (intermediate): LayoutLMIntermediate(
          (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)
          (intermediate_act_fn): GELUActivation()
        )
        (output): LayoutLMOutput(
          (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)
          (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
          (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
        )
      )
     （1） ～（11）
    )
  )
  (pooler): LayoutLMPooler(
    (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
    (activation): Tanh()
  )
)


此模型训练参考了bert的[MASK]训练方式，通过预测掩码位置信息来进行预训练。

重点在x_position_embeddings，y_position_embeddings，h_position_embeddings， w_position_embeddings四个feature上，将字的坐标特征加入进来。

由此可以简单将其理解成它在bert的基础上融合了位置信息特征，模型结构比较简单直接😂😂😂，可参考transformers layoutlm overview，更多信息也可自行搜索。

实现

本文示例参考transformers.LayoutLMForTokenClassification，基于paddleNLP实现torch版本的。

1. 数据处理

参考上面示例（红框标识部分）：

words 坐标 转换1
3-Hydroxy-3-methylbutanoic 186 98 494 116 B-ANSWER
acid 504 99 549 114 I-ANSWER
(Tur 564 99 610 116 I-ANSWER
13) 621 99 652 116 I-ANSWER (用E-ANSWER也可以)

这部分分成两部分：

  1. 坐标经过normalize，即官网描述的Note that one first needs to normalize the bounding boxes to be on a 0-1000 scale.
  2. 转换1为一个中间结果，对每个word分配一个初始label，后续还需对这个label再进行处理，获取最终训练的label。

2. label构造

拿到转换1的结果后，还是要对words再进行tokenizer才能输入到layoutLM：

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[
    '3', '-', 'hydro', '##xy', '-', '3', '-', 'methyl', '##bu', '##tan', '##oic',
    'acid',
    '(', 'tu', '##r',
    '13', ')',
]

所以转换1对应的label也需要做最后调整。

怎么调整呢，答案为取首字，剩下为交叉熵的ignore_index(-100)。

比如南京A公司，假设words为:南京, A, 公司，
转换1(中间结果)的结果为：B-ANSWER, I-ANSWER, I-ANSWER
最终label: B-ANSWER, -100, I-ANSWER, I-ANSWER, -100

其他的比如bbox怎么构造[CLS]、[SEP]和padding位置值，可直接参考transformers文档或看代码。

时隔多日更新：怎么构造label也可自行尝试。

微调结果
dev train

这地方就一个注意点，这里使用的是seqeval来进行评估，可自行选择。

layoutXLM

模型介绍

layoutXLM是在layoutLMv2模型的基础上增加了对英文，中文，日文等多语言的一个预训练模型，用官方的话来说就是：**It’s a multilingual extension of the LayoutLMv2 model trained on 53 languages.**。

此模型训练上新增了文本—图像对齐和文本—图像匹配任务，按照描述为：

  • 文本—图像对齐（Text-Image Alignment）

遮罩式视觉语言模型更关注模型的语言能力，视觉和布局信息只提供隐式线索，为此一种细粒度的多模态对齐任务在 LayoutLM 2.0 中被提出，即文本—图像对齐。该方法在文档图像上随机按行遮盖一部分文本，利用模型的文本部分输出进行词级别二分类，预测每个词是否被覆盖。文本—图像对齐任务帮助模型对齐文本和图像的位置信息。

  • 文本—图像匹配（Text-Image Match）

现有工作证明，粗粒度的文本—图像匹配任务有助于帮助模态信息对齐。对于预训练阶段的文档数据，随机地替换或舍弃一部分文档图像，会构造图文失配的负样本。LayoutLM 2.0 的模型以文档级二分类的方式预测图文是否匹配，以此来对齐文本和图像的内容信息。

使用上参考transformers layoutXLM overview可得知，除了tokenizer，其他都可直接参考layoutLMv2。

相比layoutLM，增加了一个image的处理，从layoutXLM模型结构上来看，改成了LayoutLMv2VisualBackbone，额，网络结构复杂的真多哇，其中image处理可直接参考resnet preprocess。

微调结果
dev train

这还是在batch_size=3上微调的。。

总结

相比layoutLM，layoutXLM效果的确有增加几个点，不过网络结构复杂了许多，图像部分以后再看，此处埋个坑。

另外数据集太少了，如果想在下游任务直接拿来应用，或多或少还是会遇到效果的问题。

本文相关代码请参考layoutlm，不同的分支对应不同的预训练模型。

附录

附录1：cv2画出坐标

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# 实现代码
import os.path
import json
import cv2
PATH = "/layoutlm/data/funsd-dataset/dataset/training_data"

with open(os.path.join(PATH, 'annotations', '00040534.json')) as f:
    data = json.loads(f.read())
    # 选择一个box
# 找到对应的image
img_path = os.path.join(PATH, 'images', '00040534.png')
image = cv2.imread(img_path)
draw_1 = cv2.rectangle(image, (145, 98), (507, 116), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('draw_0', draw_1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("draw_0")


附录2：通过pymupdf来获取text的坐标

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36
# -*- coding: utf8 -*-
#
import os

import fitz

path = 'aaa.pdf'

doc = fitz.open(path)
pages = [doc[i] for i in range(doc.page_count)]
page = pages[0]

blocks = page.get_text("dict")['blocks']
text_blocks = [block for block in blocks if block['type'] == 0]
print('对第一张操作哦')


def recalculate_bbox(span):
    a = span["ascender"] / 1000 * span["size"]
    d = span["descender"] / 1000 * span["size"]
    o = fitz.Point(span["origin"])
    r = fitz.Rect(span["bbox"])
    r.y1 = o.y - span["size"] * d / (a - d)
    r.y0 = r.y1 - span["size"]
    return r


#
for block in text_blocks:
    for lines in text_blocks:
        for line in lines['lines']:
            for span in line['spans']:
                page.draw_rect(recalculate_bbox(span), width=0.3, color=(0, 1, 1))

page.get_pixmap().save('1.png')

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    1、请确保node版本大于6.2
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