文档语义分割指南
企业每天需要处理大量文档——合同、发票、报告和信函。这些文档通常包含关键数据，但往往以非结构化格式存在，难以提取。虽然人工可以完成此任务，但随着文档数量增加，成本高昂且容易出错。
那么，如何有效从文档中提取信息？文档语义分割技术应运而生。语义分割涉及识别和分类图像中的关键区域。应用于文档时，它针对最相关的部分，实现高效信息提取并增强数据可访问性。
本文将涵盖：
- 语义分割如何应用于文档处理
- 文档分割的最佳方法
- 不同模型架构的比较
- 关键评估指标
- 实际应用案例
理解文档分割
语义分割的基本思想是：给定一张图像，希望将其像素分类到特定类别。应用于文档时目标相同：给定文档图像，需要对其各部分进行分类。
文档通常包含多个部分，每部分包含不同信息。文档语义分割旨在检测这些部分并为每个部分分配类别标签或提取相关信息。
例如，收据可能包含以下部分：
- 卖方名称和地址
- 商品描述
- 每项商品的数量和价格
- 交易日期和时间
- 总支付金额
分割由深度学习模型处理，该模型输入文档图像并输出相应的分割区域。
文档分割的关键任务
要从文档中提取有用信息，分割模型必须能够执行以下任务：
文本识别与分类
由于文档主要由文本组成，文本识别是文档分割的关键步骤。给定文档，分割模型必须识别并提取图像中的所有文本。
这包括印刷文本和手写元素，特别是在物理文档中，要求模型准确检测和提取这些变化。
除了识别，对提取文本的正确分类也至关重要。文档中的每个文本都有特定用途，因此分类应强调这种上下文。
虽然卷积分割模型可以识别和分割区域（如发件人地址、日期和收件人地址），但解释和分类实际文本内容需要中间的光学字符识别（OCR）步骤。
布局分析
文档没有普遍同意的布局标准；每个组织可能以不同方式构建其文档，甚至同一文档的不同页面布局也可能不同。
为了使文档分割模型有效执行，它必须能够准确理解和解释文档的布局。无论布局如何变化，模型都应能够识别对用户有价值的感兴趣区域。
图像理解
大多数文档是多模态的，包含文本和图像。文档分割模型应识别和提取图像，并理解其内容。这使得能够有效分类文档中的不同图像。
文档图像种类繁多，从组织徽标和ID照片到演示照片、图表和图形。能够准确分割和分类这些不同类型图像的分割模型具有重要价值。
数据提取
文档分割模型应能够提取不仅仅是文本和图像；还应识别和提取各种类型的结构化数据，为文档内容添加上下文。
例如，报告和财务文档中的表格通常包含必须准确捕获以进行分析的关键数据。此外，表单、复选框、脚注、页眉和页码等元素提供必要的上下文信息。
通过包含这些元素，模型提高了提取信息的组织性和可用性。
有效文档分割的基础
现在了解了文档语义分割，让我们看看如何为企业实施它。有三种主要方法：
- 从头开始训练模型
- 使用预训练模型
- 微调预训练模型
从头训练模型涉及选择现有模型架构（如为目标检测或分割设计的架构）并收集数据集来训练模型。这种方法在三种方法中资源最密集，因为您将从零开始构建，而不是从预训练检查点开始。
使用预训练模型是文档分割最直接的方法。这些模型已经训练好执行文档分割任务，只需最少努力即可使用。但它们有一些限制。
大多数预训练模型设计用于通用应用，使其多功能但不高度专业化。因此，它们的性能可能不总是针对特定用例或高度专业化任务最优。
例如，LayoutLM和StructureLM等模型专门预训练以理解文档结构，但可能难以处理特定组织文档的发票解析或合同分析等任务。
为解决这个问题，通常使用微调。微调涉及采用预训练模型并对其进行额外训练，以优化其在特定任务上的性能。例如，您可以采用LayoutLM模型以及用于合同分析的内部数据集，并在此数据集上训练LayoutLM。
类似地，非文档分割模型（如YOLO）可以微调以执行文档分割任务。
这种方法与从头训练模型一样，需要您收集或创建数据集。但是，它的计算强度较低，因为它建立在已有模型之上。训练过程专注于优化模型以在特定任务上表现良好。
让我们分解训练模型从头开始或微调预训练模型所涉及的步骤：
- 数据基础：过程从获取现有数据集或创建针对特定任务的高质量数据集开始
- 数据预处理：收集数据集后，下一步是清理、增强数据并将其转换为适合模型的格式
- 模型选择：数据准备好后，下一个任务是为您的需求选择适合训练的模型
- 模型训练：选择模型后，您可以开始在数据集上进行训练
- 性能评估：训练模型后，必须使用指标和测试数据集评估其性能，以确保达到所需的准确性和可靠性
在以下部分，我们将详细探讨这些步骤，重点关注它们在创建有效文档分割模型中的作用。
准备文档分割数据集
让我们深入了解为文档分割准备数据集的过程。数据集的质量和数量直接影响整个过程的成功。无论是大小、多样性还是注释准确性，差的数据集都会显著影响模型性能。
在本节中，我们将逐步介绍完整的数据准备过程，涵盖从收集数据集到注释技术以及可以协助此任务的工具的所有内容。
数据收集策略
构建数据集时，您需要选择适当的数据收集策略。一种选择是使用现有数据集。有几个公开可用的文档数据集，如FUNSD、DocVQA和SmartDoc QA，可以收集和组合以满足您的需求。
或者，您可以从内部来源收集文档，例如公司的内部报告、收据和发票。通过注释这些文档，您可以创建更针对特定用例的自定义数据集。虽然这种方法往往产生更好的结果，但需要更多努力和资源。
另一种选择是生成合成数据。这涉及使用自动化系统创建和注释文档。虽然此策略可以提供大量数据，但可能会有权衡，例如质量较低或数据集中多样性减少。
这些策略各有优缺点。结合使用公共、内部和合成数据的混合方法通常可以在质量、数量