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GE产品IC693ACC317

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IC693ACC317视觉富文档理解技术例如文档分类、版式分析、表单理解、OCR以及信息提取,逐渐成为文档智能领域一个热门研究课题。为了有效处理这些任务,前沿的方法大多利用视觉和文本线索,将图像、文本、布局等信息输入到参数网络,并基于大规模数据上的自监督预训练挖掘出文档的多模态特征。由于视觉和语言之间的模态差异较大,如图1所示,主流的文档理解预训练方法大致可分为两类:a)掩码语言建模(Masked Language Modeling)[9],对输入的掩码文本Token进行语言建模,运行时文本的获取依赖于OCR引擎,整个系统的性能提升需要对OCR引擎和文档理解模型两个部件进行同步优化;b)掩码图像建模(Masked Image Modeling)[10],对输入的掩码图像块区进行像素重建,此类方法倾向应用于图像分类和版式分析等任务上,对文档强语义理解能力欠佳。针对上述两种预训练方案呈现的瓶颈,本文提出了StrucTexTv2:c)统一图像重建与语言建模方式,在大规模文档图像上学习视觉和语言联合特征表达。

IC693ACC317 

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