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Identificación de entidades en documentos
DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación
Entrenamiento y conclusiones
LayoutLMv2
DocLayNet
LayoutLMv2
1 Input embedding:
Codifica el texto, la imagen y el layout de formas diferentes:
Texto: Se usa WordPiece añadiendo los tokens: [CLS], [SEP],
[PAD].
ti = TokEmb(wi )+PosEmb1D(i)+SegEmb(si )
David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos](https://image.slidesharecdn.com/2023-tfg4nlptransformers-230915170805-63da054b/75/2023tfg4nlptransformers-17-2048.jpg?cb=1694798136)
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Identificación de entidades en documentos
DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación
Entrenamiento y conclusiones
Fine-tuning
Evaluación del modelo y limitaciones
Desafíos futuros
Fine-tuning
1 Tokenización
Nuestra función recibe como inputs la imagen (formato PIL),
texto palabra a palabra, sus respectivas categorías y las
distintas bbox [x1,y1,x2,y2].
Devuelve una lista con un id para cada palabra, una lista que
identifica el tipo de token, la attention mask y la
representación de las bbox, categorías e imagen.
David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos](https://image.slidesharecdn.com/2023-tfg4nlptransformers-230915170805-63da054b/75/2023tfg4nlptransformers-26-2048.jpg?cb=1694798136)
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Aplicación de NLP con Transformers a identificación de entidades en documentos
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- 5. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Aprendizaje automático Redes neuronales Modelos de lenguaje en NLP Aprendizaje automático Es el área de la inteligencia artificial que tiene como objetivo que las máquinas aprendan. Diferenciamos dos ramas: Aprendizaje supervisado. Aprendizaje no supervisado. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 6. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Aprendizaje automático Redes neuronales Modelos de lenguaje en NLP Aprendizaje supervisado Los algoritmos son entrenados con datos etiquetados. Destacamos: Regresión lineal y gradiente descendente. Regresión logística. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 7. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Aprendizaje automático Redes neuronales Modelos de lenguaje en NLP Aprendizaje no supervisado Los algoritmos son entrenados con datos sin etiquetar. Destacamos dos algoritmos: Algoritmo K-means. Anomaly detection algorithm. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 8. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Aprendizaje automático Redes neuronales Modelos de lenguaje en NLP Redes neuronales La unidad básica es la neurona, esta se distribuye en layers que pueden ser: Input layers Hidden layers Output layers En cada neurona hay una función de activación que procesa la información. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 9. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Aprendizaje automático Redes neuronales Modelos de lenguaje en NLP Redes neuronales Tipos de redes neuronales: Feedforward Neural Networks (FNN): La información fluye de la capa de entrada a la de salida en una única dirección. Recurrent Neural Networks (RNN): Cada neurona puede recordar el estado de la información en la neurona anterior. Convolutional Neural Networks (CNN): Distintas neuronas procesan la misma información. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 10. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Aprendizaje automático Redes neuronales Modelos de lenguaje en NLP Modelos de lenguaje en NLP Se divide en tres grandes ramas: Comprensión del lenguaje. Generación del lenguaje. Interacción humano máquina. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 11. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Definición del problema Enfoques tradicionales Modelos de redes neuronales Definición del problema El objetivo de este problema es reconocer las distintas entidades de un documento para así poder estructurarlo y obtener la información necesaria. Las entidades se eligen en base a dos criterios: Criterios semánticos y gramaticales. Criterios estructurales y de localización. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 12. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Definición del problema Enfoques tradicionales Modelos de redes neuronales Enfoques tradicionales Métodos lingüísticos. Métodos basados en diccionarios y palabras clave. Modelos ocultos de Markov. Campo aleatorio condicional. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 13. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Definición del problema Enfoques tradicionales Modelos de redes neuronales Redes neuronales convolucionales David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 14. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Definición del problema Enfoques tradicionales Modelos de redes neuronales Transformers Es una arquitectura de red neuronal propuesta en 2017, en la que se basan: BERT GPT LayoutLM Los transformers se basan en una estructura de atención, que es un mecanismo que asigna un peso a cada elemento de la secuencia. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
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- 16. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet LayoutLMv2 LayoutLM es una familia de modelos multimodales orientados al análisis de texto, imagen y layout. Es capaz de resolver las siguientes tareas: Question answering Text classification Token classification David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 17. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet LayoutLMv2 1 Input embedding: Codifica el texto, la imagen y el layout de formas diferentes: Texto: Se usa WordPiece añadiendo los tokens: [CLS], [SEP], [PAD]. ti = TokEmb(wi )+PosEmb1D(i)+SegEmb(si ) David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
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- 19. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet LayoutLMv2 1 Input embedding: Codifica el texto, la imagen y el layout de formas diferentes: Layout: Primero se representan las bbox bbox = (xmin,xmax ,ymin,ymax ,width,height) y después se codifican las coordenadas en dos layers diferentes: li = Concat(PosEmb2Dx (xmin,xmax ,width), PosEmb2Dy (ymin,ymax ,height)) David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 20. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet LayoutLMv2 2 Encoder: Primero concatena las diferentes vi y ti obteniendo X = {v0,...,vWH−1,t0,...,tL−1} a continuación le suma la codificación de las bbox obteniendo xi = Xi +li . El resto del proceso es igual al explicado anteriormente con la diferencia de que añadimos la información sobre la posición relativa explícitamente. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 21. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet LayoutLMv2 Model FUNSD CORD SROIE Kleister-NDA LayoutLMBASE 0.7866 0.9472 0.9438 0.8270 LayoutLMLARGE 0.7895 0.9493 0.9524 0.8340 LayoutLMv2BASE 0.8276 0.9495 0.9625 0.8330 LayoutLMv2LARGE 0.8420 0.9621 0.9781 0.8520 David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 22. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet DocLayNet Train: 69375 imágenes con 941123 anotaciones. Validation: 6489 imágenes con 99816 anotaciones. Test: 4999 imágenes con 66531 anotaciones. Compuesto por: informes financieros (32%), manuales (21%), artículos científicos (17%), leyes y regulaciones (16%), patentes (8%), y licitaciones del gobierno (6%). David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
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- 24. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet DocLayNet Preprocesado Ajuste de las bbox. Unificación de formula y footnote en text. Asignación de categorías a las celdas. Eliminación de imágenes inservibles. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 25. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones LayoutLMv2 DocLayNet DocLayNet Train Validation Test Categorías Num. % Num. % Num. % Leyes y regulaciones 10639 15.45 1143 17.25 774 15.58 Patentes 5526 8.02 483 7.48 442 8.89 Artículos científicos 12225 17.75 944 14.62 941 18.94 Informes financieros 22413 32.54 1731 26.80 1739 35.00 Manuales 14332 20.80 1853 28.69 800 16.10 Licitaciones del gobierno 3746 5.44 333 5.16 273 5.49 Total 68881 6458 4969 David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 26. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros Fine-tuning 1 Tokenización Nuestra función recibe como inputs la imagen (formato PIL), texto palabra a palabra, sus respectivas categorías y las distintas bbox [x1,y1,x2,y2]. Devuelve una lista con un id para cada palabra, una lista que identifica el tipo de token, la attention mask y la representación de las bbox, categorías e imagen. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 27. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros Fine-tuning 2 Argumentos del entrenamiento Número de epochs. Tamaño del lote. Optimizador. Learning rate. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 28. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros Evaluación del modelo y limitaciones Accuracy: TP +TN TP +FP +TN +FN Precision: TP TP +FP Recall: TP TP +FN F1 Score: F1 = 2 precision∗recall precision+recall David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 29. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros Evaluación del modelo y limitaciones Accuracy Precision Recall F1 LayoutLMv2 0.7934 0.0542 0.0394 0.0456 Epoch 1 0.9871 0.8939 0.9481 0.9202 Epoch 2 0.9902 0.9476 0.9557 0.9516 Epoch 3 0.9933 0.9553 0.9679 0.9626 David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 30. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros Evaluación del modelo y limitaciones David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 31. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros Evaluación del modelo y limitaciones Accuracy Precision Recall F1 Leyes y regulaciones 0.8444 0.5339 0.4748 0.5026 Patentes 0.7958 0.5643 0.4864 0.5225 Informes financieros 0.7264 0.4560 0.3512 0.3968 Manuales 0.8311 0.4608 0.3391 0.3907 Licitaciones del gobierno 0.8017 0.5831 0.4976 0.5370 David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 32. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros Desafíos futuros Continuación del entrenamiento con otro tipo de documentos. Investigar sobre como optimizar los tiempos de entrenamiento. Entrenar con los mismos documentos en otra orientación. Dividir el entrenamiento para exigir menos memoria y almacenamiento. David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos
- 33. Fundamentos teóricos Identificación de entidades en documentos DocLayNet y LayoutLM: Análisis y explicación Entrenamiento y conclusiones Fine-tuning Evaluación del modelo y limitaciones Desafíos futuros ¡Gracias! ¡Gracias por su atención! David Redondo Laencina Modelos de redes neuronales para identificar entidades en documentos