描述
LayoutLM 是一种强大的多模态预训练方法，专为视觉丰富文档理解和信息提取任务而设计。它独特地整合了文本、布局和图像信息来有效处理文档。这种方法在表单理解和收据理解等具有挑战性的任务上取得了最先进的性能。
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该模型的架构使其能够捕捉文档中文本内容与其视觉呈现之间的复杂关系。这使得它特别擅长处理高度依赖格式的文档，例如发票、表单和扫描文档。
LayoutLM 已经取得了多项进展，包括 LayoutLMv2，它进一步提高了各种文档 AI 任务的性能。一个重要的扩展是 LayoutXLM，它通过将 LayoutLM 扩展到支持七种语言并引入用于多语言表单理解的 XFUND 基准，实现了多语言支持。这一扩展使 LayoutLM 成为满足全球文档处理需求的通用工具。
该项目提供了不同尺寸（Base 和 Large）和配置（Cased 和 Uncased）的预训练模型，可在 HuggingFace 上轻松获取。这种可访问性使研究人员和开发人员能够轻松地将 LayoutLM 集成到他们的项目中。该存储库还包括微调代码和示例，例如在 FUNSD 数据集上的微调示例，使用户能够将模型适应特定的下游任务。
在 SROIE、RVL-CDIP 和 FUNSD 等基准数据集上，LayoutLM 与 BERT 和 RoBERTa 等传统模型相比，表现出了卓越的结果。该项目得到了积极维护，并发布了 TableBank 和 DocBank 等新数据集，进一步为文档 AI 领域做出了贡献。代码是开源的，促进了社区内的协作和创新。
- 类别AI 模型与大语言模型
- 定价模式开源
- 部署云端
- 平台网页版
LayoutLM的核心功能
用于文档理解的多模态预训练
整合文本、布局和图像信息
在文档 AI 任务上取得最先进的成果
支持表单理解和收据理解
通过 LayoutXLM 支持多语言功能
提供 Base 和 Large 尺寸的预训练模型
提供 Cased 和 Uncased 版本
提供微调代码和示例
支持与 HuggingFace Transformers 库集成
发布了新的文档理解数据集（TableBank、DocBank）
GitHub 上的开源项目
LayoutLM入门
访问模型：导航至 LayoutLM GitHub 存储库或 HuggingFace 模型中心。
设置环境：安装必要的库，包括 transformers 和 PyTorch。
初始化分词器：加载所选 LayoutLM 模型对应的分词器。
加载预训练模型：从 HuggingFace 实例化 LayoutLM 模型。
微调模型：使用提供的脚本将预训练模型适配到特定的下游任务。
通过 API 集成：利用 HuggingFace Transformers 库无缝集成到应用程序中。
优化性能：尝试不同的模型尺寸和微调策略以获得最佳结果。
LayoutLM的使用案例
- 表单理解
- 收据理解
- 文档信息提取
- 多语言文档处理
- 发票处理
- 表格提取
