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关键信息抽取

1. 简介
2. 精度与性能
3. 效果演示
- 3.1 SER
- 3.2 RE
4. 使用
5. 参考链接
6. License

1. 简介

关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景，如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。

PP-Structure 基于 LayoutXLM 文档多模态系列方法进行研究与优化，设计了视觉特征无关的多模态模型结构VI-LayoutXLM，同时引入符合阅读顺序的文本行排序方法以及UDML联合互学习蒸馏方法，最终在精度与速度均超越LayoutXLM。

PP-Structure中关键信息抽取模块的主要特性如下：

集成LayoutXLM、VI-LayoutXLM等多模态模型以及PP-OCR预测引擎。
支持基于多模态方法的语义实体识别 (Semantic Entity Recognition, SER) 以及关系抽取 (Relation Extraction, RE) 任务。基于 SER 任务，可以完成对图像中的文本识别与分类；基于 RE 任务，可以完成对图象中的文本内容的关系提取，如判断问题对(pair)。
支持SER任务和RE任务的自定义训练。
支持OCR+SER的端到端系统预测与评估。
支持OCR+SER+RE的端到端系统预测。
支持SER模型的动转静导出与基于PaddleInfernece的模型推理。

2. 精度与性能

我们在 XFUND 的中文数据集上对算法进行了评估，SER与RE上的任务性能如下

模型	骨干网络	任务	配置文件	hmean	预测耗时(ms)	下载链接
VI-LayoutXLM	VI-LayoutXLM-base	SER	ser_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml	93.19%	15.49	训练模型
LayoutXLM	LayoutXLM-base	SER	ser_layoutxlm_xfund_zh.yml	90.38%	19.49	训练模型
VI-LayoutXLM	VI-LayoutXLM-base	RE	re_vi_layoutxlm_xfund_zh_udml.yml	83.92%	15.49	训练模型
LayoutXLM	LayoutXLM-base	RE	re_layoutxlm_xfund_zh.yml	74.83%	19.49	训练模型

注：预测耗时测试条件：V100 GPU + cuda10.2 + cudnn8.1.1 + TensorRT 7.2.3.4，使用FP16进行测试。

更多关于PaddleOCR中关键信息抽取模型的介绍，请参考关键信息抽取模型库。

3. 效果演示

基于多模态模型的关键信息抽取任务有2种主要的解决方案。

（1）文本检测 + 文本识别 + 语义实体识别(SER) （2）文本检测 + 文本识别 + 语义实体识别(SER) + 关系抽取(RE)

下面给出SER与RE任务的示例效果，关于上述解决方案的详细介绍，请参考关键信息抽取全流程指南。

3.1 SER

对于SER任务，效果如下所示。

注意： 测试图片来源于XFUND数据集、发票数据集以及合成的身份证数据集。

图中不同颜色的框表示不同的类别。

图中的发票以及申请表图像，有QUESTION, ANSWER, HEADER 3种类别，识别的QUESTION, ANSWER可以用于后续的问题与答案的关系抽取。

图中的身份证图像，则直接识别出其中的姓名、性别、民族等关键信息，这样就无需后续的关系抽取过程，一个模型即可完成关键信息抽取。

3.2 RE

对于RE任务，效果如下所示。

红色框是问题，蓝色框是答案。绿色线条表示连接的两端为一个key-value的pair。

4. 使用

4.1 准备环境

使用下面的命令安装运行SER与RE关键信息抽取的依赖。

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
cd PaddleOCR
pip install -r requirements.txt
pip install -r ppstructure/kie/requirements.txt
# 安装PaddleOCR引擎用于预测
pip install paddleocr -U

4.2 快速开始

下面XFUND数据集，快速体验SER模型与RE模型。

4.2.1 准备数据

mkdir train_data
cd train_data
# 下载与解压数据
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/dataset/XFUND.tar && tar -xf XFUND.tar
cd ..

4.2.2 基于动态图的预测

首先下载模型。

mkdir pretrained_model
cd pretrained_model
# 下载并解压SER预训练模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar && tar -xf ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar

# 下载并解压RE预训练模型
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar && tar -xf re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained.tar

如果希望使用OCR引擎，获取端到端的预测结果，可以使用下面的命令进行预测。

# 仅预测SER模型
python3 tools/infer_kie_token_ser.py \
  -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml \
  -o Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrained_model/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy \
  Global.infer_img=./ppstructure/docs/kie/input/zh_val_42.jpg

# SER + RE模型串联
python3 ./tools/infer_kie_token_ser_re.py \
  -c configs/kie/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml \
  -o Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrained_model/re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy \
  Global.infer_img=./train_data/XFUND/zh_val/image/zh_val_42.jpg \
  -c_ser configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml \
  -o_ser Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrained_model/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy

Global.save_res_path目录中会保存可视化的结果图像以及预测的文本文件。

如果希望加载标注好的文本检测与识别结果，仅预测可以使用下面的命令进行预测。

# 仅预测SER模型
python3 tools/infer_kie_token_ser.py \
  -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml \
  -o Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrained_model/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy \
  Global.infer_img=./train_data/XFUND/zh_val/val.json \
  Global.infer_mode=False

# SER + RE模型串联
python3 ./tools/infer_kie_token_ser_re.py \
  -c configs/kie/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml \
  -o Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrained_model/re_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy \
  Global.infer_img=./train_data/XFUND/zh_val/val.json \
  Global.infer_mode=False \
  -c_ser configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml \
  -o_ser Architecture.Backbone.checkpoints=./pretrained_model/ser_vi_layoutxlm_xfund_pretrained/best_accuracy

4.2.3 基于PaddleInference的预测

首先下载SER和RE的推理模型。

mkdir inference
cd inference
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar && tar -xf ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar && tar -xf re_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar
cd ..

执行下面的命令进行预测。

cd ppstructure
python3 kie/predict_kie_token_ser.py \
  --kie_algorithm=LayoutXLM \
  --ser_model_dir=../inference/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer \
  --image_dir=./docs/kie/input/zh_val_42.jpg \
  --ser_dict_path=../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt \
  --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
  --ocr_order_method="tb-yx"

可视化结果保存在output目录下。

执行下面的命令进行预测。

cd ppstructure
python3 kie/predict_kie_token_ser_re.py \
  --kie_algorithm=LayoutXLM \
  --re_model_dir=../inference/re_vi_layoutxlm_xfund_infer \
  --ser_model_dir=../inference/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer \
  --use_visual_backbone=False \
  --image_dir=./docs/kie/input/zh_val_42.jpg \
  --ser_dict_path=../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt \
  --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
  --ocr_order_method="tb-yx"

可视化结果保存在output目录下。

4.3 更多

关于KIE模型的训练评估与推理，请参考：关键信息抽取教程。

关于文本检测模型的训练评估与推理，请参考：文本检测教程。

关于文本识别模型的训练评估与推理，请参考：文本识别教程。

关于怎样在自己的场景中完成关键信息抽取任务，请参考：关键信息抽取全流程指南。

5. 参考链接

LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding, https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf
microsoft/unilm/layoutxlm, https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutxlm
XFUND dataset, https://github.com/doc-analysis/XFUND

6. License

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