导读
本文提出的LayoutReader，有以下创新之处：
ReadingBank数据集：通过自动化的方式从微软WORD文档的XML格式中提取阅读顺序信息，简化了数据准备过程。得到了一个包含500,000个真实世界文档图像的基准数据集，为阅读顺序检测提供了大规模、高质量的标注数据。
LayoutReader模型：提出了一个新的阅读顺序预测模型，使用序列到序列模型编码文本和布局信息，生成阅读顺序索引序列。
多模态信息融合：消融研究表明，结合文本和布局信息对于最终性能至关重要，LayoutReader在两种模态下表现卓越。
论文名称：LayoutReader: Pre-training of Text and Layout for Reading Order Detection - 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.11591
- 代码地址：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutreader
Introduction
本文是EMNLP2021论文，是第一篇通过深度学习模型来进行阅读顺序预测的方法，
这里重点介绍下论文的两个创新点：ReadingBank数据集和LayoutReader模型
# 构建ReadingBank
ReadingBank 包含两部分，即单词序列及其对应的边界框坐标。我们将从DocX文件中提取的单词序列称为Reading Sequence。对应的边界框从由DocX文件生成的PDF文件中提取。我们提出了一种着色方案来匹配每个单词及其边界框。
从互联网上以DocX格式爬取WORD文档，我们只保留每页超过50个单词的页面，以确保每个页面上有足够的信息。通过这种方式，我们总共收集了210,000个英文WORD文档，每个页面都包含足够的信息。我们进一步随机选择了500,000页来构建我们的数据集。其中训练集包含400,000个文档页面，验证集和测试集各包含50,000个文档页面。
# LayoutReader模型
LayoutReader模型结构
优势：
文本和布局信息融合：LayoutReader 通过结合文本内容和布局信息，提高了阅读顺序检测的准确性。
布局感知编码：使用 LayoutLM 作为编码器，LayoutReader 能够理解文档的布局结构，这对于复杂文档的阅读顺序检测至关重要。
精细控制的自注意力机制：通过精心设计的自注意力掩码，LayoutReader 有效地控制了编码阶段的信息流，防止了不正确的阅读顺序信息的干扰。
高效的解码策略：在解码阶段，LayoutReader 通过预测源序列中的索引，简化了解码过程，并提高了生成阅读顺序的准确性。
点评
虽然从现在的角度看本文的方案LayoutReader已经过时，但文中提出的提出的一套生成带阅读顺序的文档图像数据pipeline至今仍然是有意义的。
但仍然存在以下缺点：
代码中有许多实验性质的代码，组织不够清晰，训练和部署都很困难。
seq2seq在生产环境中速度太慢，我们希望一次性完成所有预测预训练模型的输入是英文单词级别，但实际情况并非如此。真正的输入应该是PDF解析器或OCR提取的文本片段（行级别或者段级别）。
只支持英文，不支持多语言。
这里推荐其他作者基于HF的Transformers里的LayoutLMV3实现的LayoutReader:
https://github.com/ppaanngggg/layoutreader
作者的改进：
重构代码，使用
transformers库中的LayoutLMv3ForTokenClassification进行训练和评估。提供一个脚本，将原始的单词级别数据集转换为文本片段级别数据集。
实现一个更好的后处理程序，以避免重复预测。
发布一个预训练模型，该模型从layoutlmv3-large微调而来，现已在Hugging Face上提供。
根据作者readme的介绍，其改进后的版本仅使用box框，没有使用text信息，也做到了和论文中相当的水平。
