文档理解-layoutxlm-layoutlmv3-实验

一、总结-summary

• layoutxlm/layoutlmv3模型比较敏感, 不怎么稳定, 尤其是对lr很敏感, 2e-5至5e-5;
• layoutxlm/layoutlmv3与BERT-base等相比, 相当于新增image-embedding, bbox的四个位置embedding;
• 个人感觉比较适配表单理解类任务(xfusd), 不怎么适合目标检测等其他细粒度的任务, 更多的还是偏向于NLP任务, image-embedding聊胜于无;
• 在自己的一个实际文档分类任务中, bert-base的f1都有95%左右, layoutxlm精调结果才90%左右(还很不稳定), 或许是因为(ocr不一样?);
• （?）使用yolo系列 + bert自己融合或许还比layoutlm系列效果要好, 尤其是细粒度的文档任务;
• 源码地址为：https://github.com/yongzhuo/layoutlmv3-layoutxlm-chinese

二、layoutxlm-embedding-简单使用

  python tet_embedding.py
  

三、layoutxlm文档分类-简单使用

划分数据集(已完成): python tet_corpus_split.py
训练: python tet_train.py
预测: python tet_pred.py

纯bert-base对比
训练: python tet_bert_train.py
预测: python tet_bert_pred.py

四、环境要求与安装

详见README_env.md

五、reference