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ERNIE-LayoutのREADME

2023/03/06に公開2件
Python
#
paddlepaddle
tech

ERNIE-LayoutのREADMEを読んで試してみます。

README

  1. モデル説明
    事前学習により、視覚な文章を理解できるようになってきている。
    しかし、既存の手法の多くは、レイアウトを意識した理解が最適とは言えない。
    本論文では、ワークフローを通してレイアウトを学習し、テキスト、レイアウト、画像の特徴を組み合わせたより良い表現を学習する、新しい文書学習ソリューションERNIE-Layoutを提案します。
    具体的には、まず直列化段階で入力シーケンスの並び替えを行い、次に相関的な事前学習タスクである読み順予測を提示し、文書の適切な読み順を学習する。
    また、モデルのレイアウト認識を向上させるため、マルチモーダル変換器に空間認識型の離散化アテンションを、事前学習段階に置換領域予測タスクを統合する。
    実験の結果、ERNIE-Layoutは様々な下流タスクにおいて優れた性能を達成し、主要な情報抽出、文書画像分類、文書質問応答データセットにおいて最高精度となることが示された。
    本論文は、EMNLP 2022(Findings)に採択されました。文書理解の商用利用範囲を広げるため、ERNIE-Layoutの多言語モデルをPaddleNLPで公開します。

  2. すぐに使ってみる

    • HuggingFace web demo
      HuggingFaceのウェブデモはこちら
    • Taskflow
      • Input Format
      [
  {"doc": "./book.png", "prompt": ["What is the name of the author of 'The Adventure Zone: The Crystal Kingdom’?", "What type of book cover does The Adventure Zone: The Crystal Kingdom have?", "For Rage, who is the author listed as?"]},
  {"doc": "./resume.png", "prompt": ["五百丁本次想要担任的是什么职位?", "五百丁是在哪里上的大学?", "大学学的是什么专业?"]}
]
      デフォルトではPaddleOCRを使用しますが、word_boxesを介して独自のOCR結果を使用することも可能です。データ形式はList[str, List[float, float, float, float]]
      [
  {"doc": doc_path, "prompt": prompt, "word_boxes": word_boxes}
]
      • Support single and batch input
        • Image from http link
        from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow

docprompt = Taskflow("document_intelligence", lang="en")
docprompt([{"doc": "https://bj.bcebos.com/paddlenlp/taskflow/document_intelligence/images/book.png", "prompt": ["What is the name of the author of 'The Adventure Zone: The Crystal Kingdom’?", "What type of book cover does The Adventure Zone: The Crystal Kingdom have?", "For Rage, who is the author listed as?"]}])

[{'prompt': "What is the name of the author of 'The Adventure Zone: The Crystal Kingdom’?",
  'result': [{'value': 'Clint McElroy. Carey Pietsch, Griffn McElroy, Travis McElroy', 'prob': 0.99, 'start': 22, 'end': 39}]},
 {'prompt': 'What type of book cover does The Adventure Zone: The Crystal Kingdom have?',
  'result': [{'value': 'Paperback', 'prob': 1.0, 'start': 51, 'end': 51}]},
 {'prompt': 'For Rage, who is the author listed as?',
  'result': [{'value': 'Bob Woodward', 'prob': 1.0, 'start': 91, 'end': 93}]}]
        • Image from local path
        from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow

docprompt = Taskflow("document_intelligence")
pprint(docprompt([{"doc": "./resume.png", "prompt": ["五百丁本次想要担任的是什么职位?", "五百丁是在哪里上的大学?", "大学学的是什么专业?"]}]))

[{'prompt': '五百丁本次想要担任的是什么职位?',
  'result': [{'end': 7, 'prob': 1.0, 'start': 4, 'value': '客户经理'}]},
 {'prompt': '五百丁是在哪里上的大学?',
  'result': [{'end': 37, 'prob': 1.0, 'start': 31, 'value': '广州五百丁学院'}]},
 {'prompt': '大学学的是什么专业?',
  'result': [{'end': 44, 'prob': 0.82, 'start': 38, 'value': '金融学(本科）'}]}]
        • Parameter Description
          • batch_size: 各バッチの入力数、デフォルトは1。
          • lang: PaddleOCRの言語、enは英語、デフォルトはch。
          • topn: 最も確率の高い上位n個の結果を返す、デフォルトは1.

  3. モデル性能

    • Dataset
    Dataset Task Language Note
    FUNSD Key Information Extraction English -
    XFUND-ZH Key Information Extraction Chinese -
    DocVQA-ZH Document Question Answering Chinese オリジナルデータセットです。4,187枚の学習画像、500枚の検証画像、500枚のテスト画像です。
    RVL-CDIP (sampled) Document Image Classification English RVL-CDIPデータセットは、16クラス、40万枚のグレースケール画像からなり、1クラスあたり25,000枚の画像で構成されています。元のデータセットが大きく、学習に時間がかかるため、ダウンサンプリングを行った。このデータセットは、6,400枚の学習画像、800枚の検証画像、800枚のテスト画像で検証した。
    • Results
    Model FUNSD RVL-CDIP (sampled) XFUND-ZH DocVQA-ZH
    LayoutXLM-Base 86.72 90.88 86.24 66.01
    ERNIE-LayoutX-Base 89.31 90.29 88.58 69.57

    • Evaluation Methods

      • 上記のタスクは、いずれもグリッドサーチ法に基づくハイパーパラメータ探索を行うものである。FUNSDとXFUND-ZHの評価ステップ間隔は共に100、評価指標はF1-Scoreである。RVL-CDIPの評価ステップは2000、評価指標はAccuracyである。DocVQA-ZHの評価ステップ間隔は10000、評価指標はANLSです。
      • Hyper Parameters search ranges
      Hyper Parameters FUNSD RVL-CDIP (sampled) XFUND-ZH DocVQA-ZH
      learning_rate 5e-6, 1e-5, 2e-5, 5e-5 5e-6, 1e-5, 2e-5, 5e-5 5e-6, 1e-5, 2e-5, 5e-5 5e-6, 1e-5, 2e-5, 5e-5
      batch_size 1, 2, 4 8, 16, 24 1, 2, 4 8, 16, 24
      warmup_ratio - 0, 0.05, 0.1 - 0, 0.05, 0.1

      FUNSDとXFUNDのlr_scheduler_typeの戦略は一定なので、warmup_ratioは除外しています。

      • FUNSDとXFUND-ZHの微調整にはmax_stepsが適用され、それぞれ10000ステップと20000ステップ、num_train_epochsはDocVQA-ZHとRVL-CDIPでそれぞれ6と20に設定されています。

    • Best Hyper Parameter

    Model FUNSD RVL-CDIP (sampled) XFUND-ZH DocVQA-ZH
    LayoutXLM-Base 1e-5, 2, _ 1e-5, 8, 0.1 1e-5, 2, _ 2e-5. 8, 0.1
    ERNIE-LayoutX-Base 2e-5, 4, _ 1e-5, 8, 0. 1e-5, 4, _ 2e-5. 8, 0.05

  4. ファインチューニング

    • Installation
    pip install -r requirements.txt

    4.1 Key Information Extraction

    • FUNSD Train
    python -u run_ner.py \
  --model_name_or_path ernie-layoutx-base-uncased \
  --output_dir ./ernie-layoutx-base-uncased/models/funsd/ \
  --dataset_name funsd \
  --do_train \
  --do_eval \
  --max_steps 10000 \
  --eval_steps 100 \
  --save_steps 100 \
  --save_total_limit 1 \
  --load_best_model_at_end \
  --pattern ner-bio \
  --preprocessing_num_workers 4 \
  --overwrite_cache false \
  --use_segment_box \
  --doc_stride 128 \
  --target_size 1000 \
  --per_device_train_batch_size 4 \
  --per_device_eval_batch_size 4 \
  --learning_rate 2e-5 \
  --lr_scheduler_type constant \
  --gradient_accumulation_steps 1 \
  --seed 1000 \
  --metric_for_best_model eval_f1 \
  --greater_is_better true \
  --overwrite_output_dir
    • XFUND-ZH Train
    python -u run_ner.py \
  --model_name_or_path ernie-layoutx-base-uncased \
  --output_dir ./ernie-layoutx-base-uncased/models/xfund_zh/ \
  --dataset_name xfund_zh \
  --do_train \
  --do_eval \
  --lang "ch" \
  --max_steps 20000 \
  --eval_steps 100 \
  --save_steps 100 \
  --save_total_limit 1 \
  --load_best_model_at_end \
  --pattern ner-bio \
  --preprocessing_num_workers 4 \
  --overwrite_cache false \
  --use_segment_box \
  --doc_stride 128 \
  --target_size 1000 \
  --per_device_train_batch_size 4 \
  --per_device_eval_batch_size 4 \
  --learning_rate 1e-5 \
  --lr_scheduler_type constant \
  --gradient_accumulation_steps 1 \
  --seed 1000 \
  --metric_for_best_model eval_f1 \
  --greater_is_better true \
  --overwrite_output_dir

    4.2 Document Question Answering

    • DocVQA-ZH Train
    python3 -u run_mrc.py \
  --model_name_or_path ernie-layoutx-base-uncased \
  --output_dir ./ernie-layoutx-base-uncased/models/docvqa_zh/ \
  --dataset_name docvqa_zh \
  --do_train \
  --do_eval \
  --lang "ch" \
  --num_train_epochs 6 \
  --lr_scheduler_type linear \
  --warmup_ratio 0.05 \
  --weight_decay 0 \
  --eval_steps 10000 \
  --save_steps 10000 \
  --save_total_limit 1 \
  --load_best_model_at_end \
  --pattern "mrc" \
  --use_segment_box false \
  --return_entity_level_metrics false \
  --overwrite_cache false \
  --doc_stride 128 \
  --target_size 1000 \
  --per_device_train_batch_size 8 \
  --per_device_eval_batch_size 8 \
  --learning_rate 2e-5 \
  --preprocessing_num_workers 32 \
  --save_total_limit 1 \
  --train_nshard 16 \
  --seed 1000 \
  --metric_for_best_model anls \
  --greater_is_better true \
  --overwrite_output_dir

    4.3 Document Image Classification

    • RVL-CDIP Train
    python3 -u run_cls.py \
    --model_name_or_path ernie-layoutx-base-uncased \
    --output_dir ./ernie-layoutx-base-uncased/models/rvl_cdip_sampled/ \
    --dataset_name rvl_cdip_sampled \
    --do_train \
    --do_eval \
    --num_train_epochs 20 \
    --lr_scheduler_type linear \
    --max_seq_length 512 \
    --warmup_ratio 0.05 \
    --weight_decay 0 \
    --eval_steps 2000 \
    --save_steps 2000 \
    --save_total_limit 1 \
    --load_best_model_at_end \
    --pattern "cls" \
    --use_segment_box \
    --return_entity_level_metrics false \
    --overwrite_cache false \
    --doc_stride 128 \
    --target_size 1000 \
    --per_device_train_batch_size 8 \
    --per_device_eval_batch_size 8 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --preprocessing_num_workers 32 \
    --train_nshard 16 \
    --seed 1000 \
    --metric_for_best_model acc \
    --greater_is_better true \
    --overwrite_output_dir

  5. デプロイ
    5.1 Inference Model Export
    ファインチューニング後、Model Export Scriptで推論モデルをエクスポートすると、推論モデルは指定したoutput_pathに保存されます。

    • Export the model fine-tuned on FUNSD
    python export_model.py --task_type ner --model_path ./ernie-layoutx-base-uncased/models/funsd/ --output_path ./ner_export
    • Export the model fine-tuned on DocVQA-ZH
    python export_model.py --task_type mrc --model_path ./ernie-layoutx-base-uncased/models/docvqa_zh/ --output_path ./mrc_export
    • Export the model fine-tuned on RVL-CDIP(sampled)
    python export_model.py --task_type cls --model_path ./ernie-layoutx-base-uncased/models/rvl_cdip_sampled/ --output_path ./cls_export
    • Parameter Description
      • model_path：dygraphモデルパラメータの保存ディレクトリ。デフォルトは、"./checkpoint/"
      • output_path：静的グラフモデルパラメータの保存先ディレクトリ。デフォルトは、"./export"
    • Directory
    export/
├── inference.pdiparams
├── inference.pdiparams.info
└── inference.pdmodel

    5.2 Python Deploy
    ERNIE-Layout Python Deploy Guideを確認してください

References

試してみる

google colabで動かしてみます。
推論してみるだけなのでCPUで。

インストール

!python -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install paddlenlp
!pip install paddleocr

推論

以下の画像から「氏名」「生年月日」「本籍」「住所」「交付日」を取得してみます。

photo by Tiny Banquet Committee

from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow

docprompt = Taskflow("document_intelligence", lang="ch")
docprompt([{"doc": "https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/389608c2b63b-20230306.jpg", "prompt": ["氏名は？", "生年月日は？", "本籍は？", "住所は？", "交付日は？"]}])

[{'prompt': '氏名は？',
  'result': [{'value': '又吉', 'prob': 0.99, 'start': 2, 'end': 3}]},
 {'prompt': '生年月日は？',
  'result': [{'value': '平成22 年2月28日', 'prob': 1.0, 'start': 4, 'end': 12}]},
 {'prompt': '本籍は？',
  'result': [{'value': '力少才市大字字×夕力285-4', 'prob': 0.88, 'start': 16, 'end': 28}]},
 {'prompt': '住所は？',
  'result': [{'value': '東京都台东区秋葉原学生服茶「番長亍一儿の下', 'prob': 1.0, 'start': 31, 'end': 51}]},
 {'prompt': '交付日は？',
  'result': [{'value': '平成24年01月15日', 'prob': 1.0, 'start': 54, 'end': 61}]}]

lang: PaddleOCRの言語、enは英語、デフォルトはch。
ということでしたので、「ch」で試しましたが、PaddleOCRは、「japan」に対応しているので、試してみます。

docprompt = Taskflow("document_intelligence", lang="japan")
docprompt([{"doc": "https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/389608c2b63b-20230306.jpg", "prompt": ["氏名は？", "生年月日は？", "本籍は？", "住所は？", "交付日は？"]}])

[{'prompt': '氏名は？',
  'result': [{'value': '又ー吉', 'prob': 0.99, 'start': 2, 'end': 4}]},
 {'prompt': '生年月日は？',
  'result': [{'value': '平成２２年２月２８日', 'prob': 1.0, 'start': 5, 'end': 14}]},
 {'prompt': '本籍は？',
  'result': [{'value': 'クジラ県カツオ市大字サンマ字メダカ285-4', 'prob': 1.0, 'start': 18, 'end': 37}]},
 {'prompt': '住所は？',
  'result': [{'value': '東京都台東区秋葉原学生服喫茶番長テーブルの下', 'prob': 1.0, 'start': 40, 'end': 61}]},
 {'prompt': '交付日は？',
  'result': [{'value': '平成２４年０１月１５日', 'prob': 0.99, 'start': 64, 'end': 74}]}]

いいですね！
氏名に謎の「ー」が惜しいですが。

Discussion

xixihahaxixihaha

hello, have you tried to train this model? if so,could you share how the dataset was made?

ぴーまんぴーまん

Thank you for your comment.
I have only conducted inference on the pre-training model, not learning.