概述
LayoutLM是一个基于Bert，结合了文本和版式信息的文档预训练模型，在多个下游任务中都达到了当时SOTA的结果。
模型
模型的总体结构如图1所示：
图1 LayoutLM总体结构
LayoutLM在Bert的基础上添加了2-D Position Embedding和Image Embedding（图中虽然没有1-D Position Embedding和Segment Embedding，不过实际代码中是有的）。2-D Position Embedding用于建模文档中的空间相对位置关系，通过对文档使用OCR工具，可以得到每个token的bbox，将bbox的坐标标准化到0-1000后输入到embedding层，得到对应的embedding，其中x0，x
1共享一个embedding层，y0，y1共享一个embedding层。对于Image Embedding中token-level的特征，在对文档使用OCR工具后，可以得到每个token对应的图片区域，将这些小图输入到Faster R-CNN中，经过backbone的缩放并提取特征，再通过ROI Pooling或者ROI Align将提取出来的特征图缩放到同一大小，最后再经过全连接层将维度变换到和其它embedding层一样的大小；对于Image Embedding中doucument-level的特征，直接将整个文档作为ROI，输入到Faster R-CNN中，并将最后的结果作为Image Embedding中的“[CLS]” token。
需要注意的是，Image Embedding是在微调阶段加入的，而不是预训练阶段，这也是LayoutLM与LayoutLMv2有明显区别的地方。
预训练阶段
预训练阶段有两个目标：Masked Visual-Language Model和Multi-label Document Classification。
Masked Visual-Language Model
和Bert的MLM类似，不过是2D版本的，随机遮蔽一些token但保留2D Position Embedding，然后预测遮蔽的token，通过这个方式能够将视觉和语言两个模态结合起来。
Multi-label Document Classification
为了更好地适应文档理解任务，需要高层次的文档表示，因此在预训练时添加了这个多分类任务。论文中还提到这个是可选的，并且在以后不会使用这个任务预训练更大的模型（实际上从LayoutLMv2开始就没有使用这个目标函数了）。
微调阶段
论文对三类下游任务做了微调，分布是：表单理解、票据理解和文档图像分类。对于前两个任务，LayoutLM对每个token预测{B,I,E,S,O}以及实体的类别。对于最后一个任务，LayoutLM使用“[CLS]”预测文档的类别。
实验
表单理解的实验结果如图2所示（数据集是FUNSD）：
图2 表单理解结果
LayoutLM超过了没有考虑版式信息的Bert和RoBerta很多，可以看出版式信息的文档预训练的重要性。在将MDC加入到预训练后，表单理解的召回率有所下降，这个任务可能对细粒度的下游任务有所损害。最后，在加入Image信息到微调阶段后，论文的精度达到了最高。
票据理解的实验结果如图3所示（数据集是SROIE）：
图3 票据理解结果
LayoutLM仍然超过了Bert和RoBerta很多，再次验证了版式信息的重要性。不过在把Image信息添加到微调阶段后，精确率、召回率和F1分数全部下降了，可以看出将Image信息加入到微调阶段还需要改进。
文档分类的实验结果如图4所示（数据集是RVL-CDIP）
图4 文档分类结果
LayoutLM不仅超过了text-based模型（Bert等），也超过了image-based模型（VGG-16等），验证了LayoutLM方法的有效性。在文档分类任务下，之前的几个模块都有稳定提升。
最后是不同初始化方法对模型性能的影响，如图5所示：
图5 初始化方法对性能的影响
可以看到，初始化方法对LayoutLM性能的影响很大。
总结
LayoutLM是首次结合文本和版式信息的预训练模型，在当时达到了SOTA的性能。不过没有把图像信息加到预训练阶段中，这也是模型需要改进的地方。另外MDC对于某些下游任务并不好用，需要替换或者改进。
