ERNIE-Layout：增强布局知识的预训练模型用于视觉丰富文档理解

近年来，预训练技术在视觉丰富的文档理解领域取得了显著的进展和成功。然而，大多数现有方法缺乏对布局中心知识的系统挖掘和利用，导致性能次优。本文提出了一种新的文档预训练解决方案——ERNIE-Layout，在整个工作流程中增强布局知识，以学习更好的表示，结合文本、布局和图像的特征。具体而言，我们首先在序列化阶段重新排列输入序列，然后引入一个相关预训练任务——阅读顺序预测，以学习文档的正确阅读顺序。为了提高模型的布局感知能力，我们将空间感知解耦注意力机制集成到多模态变压器中，并在预训练阶段引入了替换区域预测任务。实验结果表明，ERNIE-Layout 在各种下游任务上表现出色，在关键信息提取、文档图像分类和文档问答数据集上达到了新的最先进水平。代码和模型已在 http://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/ernie-layout 公开发布。