VisualMRC: Machine Reading Comprehension on Document Images–阅读笔记
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1 动机
做的事多模态结合图像的文档生成式问答。
1.1 创新点
引入了一个新的视觉机器阅读理解数据集，名为VisualMRC，其中给定一个问题和一个文档图像，机器读取和理解图像中的文本，以自然语言回答问题。还引入了一个新的模型，它扩展了现有的模型，用大尺度的文本语料库预先训练，以考虑到文档的视觉布局和内容。更集中于开发对布局多个文本和视觉内容的文档的NLU能力。包含了来自更多领域的不同图像；由当代数字网页组成；图像中至少包含了3个自然语言句子；提供长的、抽象的答案。
多模态问题回答：将文本和视觉信息作为输入上下文，这不同于基于文本的VQA，后者只将图像作为输入上下文。
1.2 背景动机
最近对机器阅读理解的研究主要集中在文本层面的理解上，但还没有达到人类对真实世界文档的视觉布局和内容的理解水平。本文数据集将促进旨在连接视觉和语言理解的研究。大多数真实世界的文档都以非纯文本格式提供（例如，HTML和PDF）提供。然而，目前在MRC的研究几乎完全集中在文本层次的理解上，而忽略了视觉布局和内容的文件（文本外观、表格、图表等）。
1.3 主要贡献
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介绍了一种新的视觉机器阅读理解数据集(VisualMRC)，其中包含QA对，需要机器读取并解释文档图像中的文本。该数据集是目前唯一一个关注文档图像的生成QA的数据集。
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提出了一个新的模型，允许在文本语料库上预先训练，将S2S模型的NLU和NLG能力转移到视觉MRC任务。
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该模型以及用作基础模型的S2S模型优于现有的最先进的VQA模型。
2 数据集
VisualMRC，包含3万对问题和一个来自网页多个领域的1万张文档图像的抽象答案。其中给定一个问题和一个文档图像，机器读取和理解图像中的文本，以自然语言回答问题。提供了许多来自各种当代网页的图像，它提供了长长的抽象的答案，可以用于评估文档图像上的NLU和NLG能力。
2.1 任务定义
对图像的理解可以分解为两个子任务：
子任务1（Region-Of-Interest (ROI)检测）。给定图像I，模型会检测一组ROI。每个ROIri都由一个边界框bi和一个语义类标签li组成。
子任务2(OCR)。给定一个ROIri，一个模型会检测到该区域内的一组单词对象。每个单词对象都由一个边界框bi、j和一个格式wi、j组成。
2.2 数据收集
数据集提供了由人类注释的
groundtruth ROIs，并将每个ROI作为子任务1和2的输出。它还提供了回答每个问题所需的relevant ROIs 。
众包工作者确定每个页面是否包含任何可用于创建QA对的内容，并用一个边界框注释内容(作为文档图像I)。他们被允许在屏幕截图中注释多个内容，但不允许与边界框重叠。
2.3 ground-truth ROI注释
45众包工被要求通过注释对象周围的边界框bi并将它们分类为9个类，在给定的图像I中指示特定的对象(子任务1中的ROIri)。
9个ROI类如下：
Heading/Title：页面、章节等的标题或标题。
**Subtitle/Byline：**提供作者姓名的页面或某行文本的次要或下级标题。
Paragraph/Body：将要阅读的正文。
**Picture：**不包含任何文本或数据的图片或图像。
**Caption：**文本放置在图像、数据等旁边。它提供或解释了有关图像或数据的信息。
List：通常是项目符号列表，其中每个子弹都不是一个完整的句子。
Data：表、图表、信息图表或其他包含数据或信息的数字。
Sub-data：位于数据区域内的文本。
Other：不适合于其他类别的任何其他文本。
众包工作者对每个图像I创建了三个独特的问题q和生成答案a，其中问题应该询问关于书面内容，每个问题应该只有一个答案。
众包工作者也在ground-truth ROI中选择了回答问题所需的relevant ROI。
将数据集划分为训练、开发和测试集；这些数据集分别包含21、015、2、839和6,708个问题。
2.4 数据分析
VisualMRC中唯一问题的比例（96.3%）高于文本VQA（80.7%）或DocVQA（72.3%）。
VisualMRC中的平均问题长度为10.55个内标识，大于文本VQA（8.12）或DocVQA（9.49）。
图3a显示，问题长度的分布比文本VQA和文档VQA中的长问题数目更多。
图3d显示了一个呈现问题空间多样化的单词云。
问题多样性高。
2.5 答案数据
答案唯一性较高，长度较长，是否类型的答案百分比也比VQA和TextVQA高。
2.6 图像文档
图像中OCR字的平均数量较多；主题类型丰富。
还在图像中多了注释ROI的创新；
图5显示了分解为9个语义类的ROI的数量。这些段落和标题往往与这个问题有关。
3 模型
主模块：Transformer，以一种不会导致忘记预先训练过的NLG能力的方式来扩展模型文档的视觉布局和内容，主模块将输入序列映射到嵌入序列，传递给编码器。扩展了输入序列和嵌入形式，以显著性检测来找到与这个问题相关的token。
3.1 输入序列
输入序列由问题的连接和OCR字的标记化结果形成，它们是SUBTASKS1和2的输出结果。
未考虑ROI语义角色，将与第i个ROI token的语义类标签LI相对应的特殊标记[LRi]插入在OCR token
之前：
其中[S]为我们使用T5和BART作为基础模型时的‘问题’，[SEP]是‘上下文’。
3.2 输入嵌入
3.2.1 段嵌入
为了更明确地向模型传达文档结构的语义，为每个ROI类引入了一个可学习的段嵌入向量，以指示输入序列中的第k个标签来自哪个ROI。
3.2.2 定位嵌入
3.2.3 视觉特征嵌入
在这里用到了CV模型–R-CNN，用以获取图像特征来作为输入嵌入。
为了考虑ROI和OCR标记的外观，将它们的视觉特征合并到输入嵌入中。对应于第k个标记的边界框的图像被输入到一个更快的R-CNN中来获得2048维的fc7的外观特征
3.3 显著检测
为了找到与问题相关的token，计算了每个token与编码器输出的相关性:
3.3.1 损失
引入显著性损失函数来更好地监督确定需要回答问题的标签。每个Token的相关标签不会被给出，故通过对齐OCR标记和答案来制作伪参考标签。
如果满足以下两个条件，则参考标签设置为1：
(i)答案中存在OCR标记，(ii)OCR标记属于相关ROI，
否则，设置为0。
显著性损失的定义为：
3.3.2 多任务学习
主模块：
通过最小化两个损失的加权和来训练：
子模块（用于ROI检测和OCR）：
通过使用比一般外观嵌入更加有效的R-CNN来为每个文档图像选择最多100个得分最高的检测对象。子模块独立于主模块训练。内置的OCR系统（如 Tesseract【开发OCR的引擎】 ）也可用于从每个ROI中提取OCR。
4 实验
初始模型：BART,T5 经数据集微调后：LayoutBART ， LayoutT5。
4.1 实验设置
评估指标：
BLEU,METEOR,ROUGE-L,CIDEr,F1.
比较原始的答案和由可靠的工人创建和验证的答案–首先从测试集中随机选择了3000对QA（在1000张图像上）。接下来，一个可靠的工作人员回答了关于这些图像的问题。然后，另一个可靠的工人验证了由第一个可靠的工人创建的答案的正确性。
Baseline:
M4C(未经过预训练)，
还使用了那些只作为输入的问题(-Q)，并且只作为输入的视觉特征(-Visual)。
实现细节：
主模块：
基于BART(LARGE,(12 layers with a hidden size of 1024)，T5 of huggingface Transformers(24 layers with a hidden size of 1024);
=1.0,epochs=32,优化器：Adam，学习率=3e-5，验证集：ROUGE-L；
当一个OCR字被标记为子字token时，一个子字token的边框坐标与在 LayoutLM中的整个单词的坐标相同。
子模块（视觉嵌入）：
Faster-RCNN with a ResNet-101，独立于主模块，epoch=3，batch size=16,优化器：Adam，初始学习率=1e-3。
优化M4C：
使用代替FastText以丰富OCR的token表示。
M4C主要处理检测对象：ROI。
4.2 实验结果
将预先训练过的M4C模型的NLU任务对生成答案很有用；视觉信息和OCR标签对模型表现起了有效的作用。
作者表明，在ROI检测上仍有提升空间；
OCR系统在读取复杂的（多列）文档时未能按照正确的顺序读取token，而ROI检测使该模型能够利用视觉布局信息克服缺点。
添加的嵌入标签设置的有效性能对比。
LayoutT5在所有度量值和所有语义类上的性能都优于T5-Text。
但T5-Text和LayoutT5在图片和数据类上的表现都很差。
对网页中文本的识别性能好且能有效地生成答案，但对图像的识别还有待改进【不是我方向嘿嘿】。
4.3 相关工作笔记
NLG功能对于视觉MRC任务很重要，用大规模文本语料库预先训练的序列到序列模型在NLG任务中取得了成功，因此本文用BART和T5作为基础模型，并将其修改为视觉和语言模型。
神经网络最近被用于页面分割，以便将文档图像分割成ROI，并识别每个ROI的作用。
5 思考
本文提出了一个有效的数据集，它需要一个系统能够读取和推理图像中的多个文本和非文本数据，并生成抽象的答案。
通过添加嵌入和辅助显著性检测任务来学习视觉信息，提高NLG能力以提升模型记忆。
作者提出的发展方向：更有效的预训练方法，提高对数据对象的理解，如表、图表和图表。
在CV方面用到的模型在CV方面已不具优势，本文对数据的处理过程的改进相对还比较简单，重点放在了提取文本上，网页中的图像还没有被有效地利用，尚未公开代码。
6 补充知识
HTML渲染：
整个渲染的过程其实就是将URL对应的各种资源，通过浏览器渲染引擎的解析，输出可视化的图像。
R-CNN
R-CNN 系统分为 3 个阶段，反应到架构上由 3 个模块完成。
- 生产类别独立的候选区域，这些候选区域其中包含了 R-CNN 最终定位的结果。
- 神经网络去针对每个候选区域提取固定长度的特征向量。
- 一系列的 SVM 分类器。
区域分类技术是语义分割的标准做法，所以 R-CNN 也可以做语义分割，并且作者拿它跟 O2P 来比较。
R-CNN 进行语义分割分为 3 个阶段。
利用 CPMC 生成候选区域，然后将这些区域调整大小为 227x227,送到神经网络当中，这是 full 阶段，区域中有背景也有前景。
这个阶段只处理候选区域的前景，将背景用输入的平均值代替，然后背景就变成了 0 ，这个阶段称为 fg。
full + fg 阶段，将背景和前景简单拼接。
到 2018 年，R-CNN 已经不是最先进的目标检测模型，也不是最先进的语义分割模型。了解到CV部分目前最强大的是YOLO模型。
YOLO模型核心思想：
- YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。
- faster-RCNN 中也直接用整张图作为输入，但是 faster-RCNN 整体还是采用了RCNN 那种 proposal+classifier 的思想，只不过是将提取 proposal 的步骤放在 CNN 中实现了，而 YOLO 则采用直接回归的思路。
OCR与tesseract
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。对于图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符确实是由字符稍加扭曲变换得到的内容。
Tesseract，一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎，与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，是可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。
BART
BERT能够判别任务（discriminative tasks ）但不能生成任务（generative tasks），GPT由于其自回归特性可以生成任务但不可以判别任务。2019年，Facebook AI提出了BART，这是一个新的预训练模型，结合了双向transformer和自回归transformer ，可用于文本生成和理解。
一种学习将损坏的文档映射到原始文档的预训练方法。应用在不同任务上时效果不同。
T5
idea 创新也不大，它最重要作用是给整个 NLP 预训练模型领域提供了一个通用框架，把所有任务都转化成一种形式，之后未来做 NLP 实验时，可能就不再是自己怎么调一些模型了，而是无论什么任务，直接拿来一个超大预训练模型，然后主要工作就变成了怎么把任务转换成合适的文本输入输出，而且可以用于多种任务，而模型对这些任务的区分只是根据你构建的输入输出形式。
T5 模型，还有它的训练方法。
- Transformer Encoder-Decoder 模型；
- BERT-style 式的破坏方法；
- Replace Span 的破坏策略；
- 15 %的破坏比；
同。
T5
idea 创新也不大，它最重要作用是给整个 NLP 预训练模型领域提供了一个通用框架，把所有任务都转化成一种形式，之后未来做 NLP 实验时，可能就不再是自己怎么调一些模型了，而是无论什么任务，直接拿来一个超大预训练模型，然后主要工作就变成了怎么把任务转换成合适的文本输入输出，而且可以用于多种任务，而模型对这些任务的区分只是根据你构建的输入输出形式。
T5 模型，还有它的训练方法。
- Transformer Encoder-Decoder 模型；
- BERT-style 式的破坏方法；
- Replace Span 的破坏策略；
- 15 %的破坏比；
- 3 的破坏时小段长度