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
文档理解是文档处理和提取中最重要的步骤。这是从非结构化或半结构化文档中提取信息并将其转换为结构化形式的过程。提取后的结构化表示可以支持各种下游任务，例如信息检索，汇总，分类等。有许多不同的方法可以理解文档，但它们都有一个共同的目标:创建文档内容的结构化表示，以便用于进一
