bi-vldoc: bidirectional vision-language modeling for visually-rich document

bi-vldoc是一种用于视觉丰富文档的双向视觉-语言建模方法。

bi-vldoc通过将视觉信息与语言信息结合起来，能够有效地处理视觉丰富的文档。传统的自然语言处理方法通常只处理文本信息，忽视了文档中的视觉元素。而bi-vldoc能够同时考虑文本和图像，并将它们作为输入进行建模，从而更全面地理解和分析文档内容。

bi-vldoc的关键思想是利用双向建模技术。它使用了两个模型：一个是基于视觉的模型，另一个是基于语言的模型。这两个模型相互配合，通过互相补充的方式提高了整体的建模效果。

基于视觉的模型主要用于从图像中提取视觉特征，并将其编码为向量表示。这些向量表示包含了图像的语义信息，能够用于理解图像中的内容。

基于语言的模型主要用于处理文本信息。它能够将文本编码为向量表示，并用于生成关于文本的预测。

在训练时，bi-vldoc使用了大量的带有标注的视觉丰富文档数据集。通过最大化真实标注的概率来训练模型，使其能够根据给定的文档内容生成正确的视觉和语言输出。

bi-vldoc在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，在图像描述生成中，它可以根据图像内容生成相关的文本描述。在问答系统中，它可以回答关于图像内容的问题。此外，bi-vldoc还可以应用于文档分类、信息检索等领域，提供更准确和全面的分析和理解能力。