# テキストと視覚的に表現された情報の融合理解に基づく インフォグラフィック質問応答

田中涼太 ${ }^{1}$ 西田京介 ${ }^{1}$ 許俊杰 ${ }^{2 *}$ 西岡秀一 ${ }^{1}$
1 日本電信電話株式会社 NTT 人間情報研究所 2 筑波大学大学院 人間総合科学学術院
\{ryouta.tanaka.rg, kyosuke.nishida.rx, shuichi.nishioka.gd\}@hco.ntt.co.jp
s2021705@s.tsukuba.ac.jp

## 概要

情報・データ・知識を視覚的纪表現した文書画像であるインフォグラフィックを読み解いて，質問に対して回答を行うモデル IG-BERTを提案する. 提案モデルではテキストと視覚物体の配置関係の学習および算術演算理解のためのデータ拡張を行う. IG-BERT は, ICDAR 2021 Competition の InfographicVQA タスクにおいて，事前学習データ量を従来モデルの $1 / 22$ に抑えつつ同程度のサイズのモデルの中で最も高い性能を達成し 2 位に入賞した. 本研究は，実世界に多数存在する視覚的に表現された文書を知識源として質問応答を行う知的エー ジェントの発展に貢献できる。

## 1 はじめに

質問に対して文書を読み解いて人間の様に回答を行う質問応答技術の実現は, AI 分野における重要な課題の一つである。従来はテキストのみで記述された文書に関する質問応答 $[1,2]$ が活発に取り組まれてきた。一方で，従来研究では実サービスで扱われる HTML や PDF 形式の文書が持つテキスト情報しか理解できないことから，近年では文書を画像として扱い質問応答を行う文書画像質問応答 $[3,4]$ が注目を集めている。本研究はその中でも情報・デー タ・知識を視覚的に表現した文書画像を扱うインフォグラフィック質問応答 [5] に取り組む。本タスクは図 1 で示す様に，テキストに加えてアイコンや図表といった視覚情報の理解，テキストと視覚情報を併せた配置関係の理解，算術演算など様々な能力を必要とする。これらの能力は，オフィス作業や日常生活を支援する AI の発展に向けて必要不可欠である。一方で，文書画像理解を目指した従来モデル


Q: How many females are affected by diabetes? A: $3.6 \%$

Q: What total percent of B2B and B2C markets use Google+? A: $79 \%(40 \%+39 \%)$図 1 InfographicVQA [5] のサンプル例. 左の例: 画像中のテキストを抽出して回答する. 右の例: 画像中のテキスト (40\%，39\%)を用いて，算術演算を行い回答する.

の多く $[4,6,7,8,9]$ はテキストの配置の理解に焦点が置かれており，本タスクへの適用は難しい。

本研究では，新たなインフォグラフィック質問応答モデル IG-BERTを提案する。文書画像中のテキストと視覚物体との配置関係を学習する新たなタスク SRP (Spatial Relationship Prediction) と，演算の過程を生成させ算術演算の理解を深めることを可能とする新たなデータ拡張 ADA (Arithmetic operation Data Augmentation) を行う点が新規の貢献である. IG-BERT は，ICDAR 2021 Competition の InfographicVQA [5] において，様々な文書理解タスク $[10,11,12]$ で最高スコアを達成した LayoutLMv2 [8] の事前学習データ量を 1/22 に抑えつつ，同程度のサイズのモデルの中で最も高い性能を達成して 18 チーム 337 投稿中 2 位に入賞した。

## 2 提案モデル

インフォグラフィック質問応答は，質問 $w^{\mathrm{q}}$ および文書画像 $I$ が与えられ回答系列 $w^{\text {out }}$ を出力する夕スクである。回答は，画像中のテキストから回答箇所を抜き出す回答（図 1 左）と数値の演算を必要とする回答（図 1 右）の2つのタイプに大別できる.

図 2 左図: IG-BERT のアーキテクチャと損失関数 (SRP, MLM). 右図: 自己注意計算時に用いる自己注意マスク $M$.

IG-BERT は図 2 に示すように，画像からテキス卜を抽出する OCR，画像から物体特徵を抽出する Faster-RCNN [13]，抽出された特徴量を基に回答を生成するマルチモーダル Transformer [14] から成る.

## 2.1 入力埋め込み層

画像特徵 Visually29k [15] で事前学習を行った Faster-RCNN を用いて，文書画像 $I$ から固定個の物体を検出して特徴表現 $v_{i}^{\mathrm{obj}} \in \mathbb{R}^{2048}$ の系列を得る.

テキスト特徵画像 $I$ から取得される物体ラベル系列 $w^{\mathrm{obj}}$ と OCR 単語系列 $w^{\mathrm{ocr}}$, 質問文 $w^{\mathrm{q}}$, 出力文 $w^{\text {out }}$ WordPiece [16] を用いてトークナイズする.

入力系列画像・テキスト特徵に基づくモデル入力系列を $x^{\text {token }}=\left([\mathrm{CLS}] v^{\mathrm{obj}}[\mathrm{SEP}] w^{\mathrm{obj}}[\mathrm{SEP}] w^{\mathrm{ocr}}\right.$ [SEP] $w^{\text {task }}$ とする。事前学習時の $w^{\text {task }}$ は $w^{\text {out }}$ (キャプション), Fine-tuning 時は $w^{\mathrm{q}} w^{\text {out }}(\mathrm{QA})$ である.

レイアウト特徵 $k$ 番目のトークンの文書画像中における配置を理解するために, $x_{k}^{l o c}=$ $\left[x_{k}^{\min } / W_{\mathrm{im}}, y_{k}^{\mathrm{min}} / H_{\mathrm{im}}, x_{k}^{\max } / W_{\mathrm{im}}, y_{k}^{\max } / H_{\mathrm{im}}\right]$ を取得する. ここで $,\left(x_{k}^{\min }, y_{k}^{\min }\right),\left(x_{k}^{\max }, y_{k}^{\max }\right)$ はトークン (画像物体あるいは文字）を囲む矩形領域の左上および右下の座標, $W_{\mathrm{im}}, H_{\mathrm{im}}$ は画像の幅および高さを表す.

マルチモーダル入力埋め込み入力系列中の $k$ 番目の埋め込み $e_{k} \in \mathbb{R}^{d_{k}}$ を画像・テキストの特徴およびそのレイアウトに基づき以下のように求める.

$
e_{k}=\mathrm{LN}\left(e_{k}^{\mathrm{token}}+e_{k}^{\mathrm{seg}}+e_{k}^{\mathrm{pos}}+e_{k}^{\mathrm{loc}}\right),
$

LN は Layer Normalization [17] を示す. $e^{\text {token } は ， テ ~}$ キストトークン $w_{k}$ を $d$ 次元に埋め込み，画像（検出物体領域）トークン $v_{k}^{\mathrm{obj}}$ に対しては ReLUを適用後 1 層の FFNにて埋め込む. $e_{k}^{\text {seg }}$ は 2 種のモーダル, $e_{k}^{\mathrm{pos}}$ はトークン系列の絶対位置を表す埋め込みである. $e_{k}^{\mathrm{loc}}$ は， $x_{k}^{\mathrm{loc}}$ を 1 層の FFNに渡して埋め込む。

## 2.2 マルチモーダル Transformer

入力埋め込み系列 $H^{0}=\left[e_{1}^{0}, \ldots, e_{U}^{0}\right] \in \mathbb{R}^{d \times U}$ を $L$ 層の Transformer に入力し, $H^{L}=\left[e_{1}^{L}, \ldots, e_{U}^{L}\right] \in \mathbb{R}^{d \times U}$ を獲得する. $l-1$ 層目の埋め込み系列 $H^{l-1}$ を用いると, $l$ 層目の自己注意 $A^{l}$ は以下で与えられる.

$A^{l}=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K}{\sqrt{d}}+M\right) V, \quad M_{i j}= \begin{cases}0, & \text { allow to attend }, \\ -\infty, & \text { others }\end{cases}$

$
V=W_{V}^{l} H^{l-1}, Q=W_{Q}^{l} H^{l-1}, K=W_{K}^{l} H^{l-1},
$

ここで, $W_{Q}^{l}, W_{K}^{l}, W_{V}^{l} \in \mathbb{R}^{d \times d}$ は学習可能な重みである. $M \in \mathbb{R}^{U \times U}$ は図 2 の右図で示す様に，系列中で出力文 $w^{\text {out }}$ の left-to-right, 他部分は bidirectional となる prefix 付の causal masking [18] を行う。

## 2.3 演算過程を考慮したデータ拡張 (ADA)

算術演算を含む質問応答を生成タスクとして解くにあたり，演算の過程をモデルに明示的に学習させる. 提案手法では，演算対象を $A$ と $B$ ，演算結果を $C$ とした時, $\ulcorner A+B=C\lrcorner,\ulcorner A-B=C\lrcorner,\ulcorner 100-A=C\lrcorner$ の 3 つのテンプレートを用意する。この時，演算結果 $C$ を出力するタスクは，演算対象（A，B）を抽出する項抽出タスクと, 演算子 $(+，-)$ を選択する演算子選択タスクのサブタスクに分割可能である.

具体的には，まず，文書画像から演算対象となる任意の二つの数値を抽出する. 次に，テンプレートに抽出した数値を代入し演算を行う．演算結果が正解データ $w^{\text {out }}$ と一致する場合, 回答の先頭に prompt トークン [NUM] を付与し，新たな回答として学習データに追加する. 推論時に [NUM] が出力系列の先頭に存在する場合，後処理として演算を実施した。

## 2.4 学習タスク

提案モデルは事前学習と Fine-tuning の二段階の学習において，MLM およびSRP の損失を線形結合した $L=L_{\mathrm{MLM}}+\lambda_{\mathrm{SRP}} L_{\mathrm{SRP}}$ を最小化する. 事前学習時には $\lambda_{S R P}=0$, Fine-tuning には $\lambda_{S R P}=1$ とする.

Masked Language Modeling (MLM) BERT [19] と同様に，入力系列のテキストトークン $w$ に対して， トークン系列の $15 \%$ をンダムに選択し, [MASK] トークンに置き換える. エンコーダの最終層の出力を用いて，置き換えられたトークンを復元する. $L_{\mathrm{MLM}}$ は, 生成テキストから計算される損失である.

Spatial Relationship Prediction (SRP) 画像物体と OCR の配置関係を学習する。まず，画像物体系列 $v^{\text {obj }}$ と OCR 系列 $w^{\text {ocr }}$ に対応するエンコーダの最終出力からぞれぞれ 1 つずつランダムに選択し, $e^{\mathrm{obj}}$

関係を基にクラス分類 (12 クラス)を行う.

$
P^{\mathrm{srp}}=\operatorname{softmax}\left(W^{\mathrm{srp}}\left[e^{\mathrm{obj}} ; e^{\mathrm{ocr}}\right]\right),
$

$W^{\mathrm{srp}} \in \mathbb{R}^{12 \times 2 d}$ は学習可能な重み, [;] はべクトル連結を表す。 $L_{\mathrm{SRP}}$ は正解クラスと $P^{\mathrm{srp}}$ との交差エントロピー損失である. 文書画像への SRP の適用，単語・視覚物体の位置関係学習は本研究が初である.

## 3 評価実験

事前学習データインフォグラフィックを扱うウェブページ1)から，画像-キャプションペアを 505,868 ペア収集した. HTML タグの alt もしくは titleを用いて，キャプションを抽出した. フィルタリングとして，3 単語未満のキャプションの削除と，評価データと同様の画像を URLを基に削除した。

評価データ InfographicVQA [5]を用いた. 学習/開発/テストデータの質問数は $23,946 / 2,801 / 3,288$ であり，画像数は $4,406 / 500 / 579$ である. テストデータでの評価はリーダーボード2) 上で実施した.

実験設定事前学習と Fine-tuning の両方でバッチサイズ 64 とし 30 エポック学習した. Adam [23]を用いて最適化し学習率は $3 e-5$ とした. $v^{\mathrm{obj}}, w^{\mathrm{obj}}$, $w^{\text {ocr }} ， w^{\text {task }}$ の最大長を $36 ， 20 ， 430 ， 40$ とした. 開発，テストデータにおける評価は BERT-\{base,large\} を事前学習時の重みの初期値とした。また， large は base の実験を基にハイパーパラメータを設定した. OCR と Faster-RCNN の詳細は付録に示す.

1) https://infographicplaza.com

2) https://rrc.cvc.uab.es/?ch=17\&com=evaluation評価指標ICDAR 2021 Competition で採用された ANLS [24] (予測文と正解文集合との平均編集距離) を用いる。また，算術演算を必要とする例に絞った （開発データの $17.4 \%$ ）際の ANLS を ANUM と呼ぶ.

比較手法ベースラインとして, IG-BERT と同じモーダル情報を入力可能な M4C [21] と，事前学習の効果を測るため BERT と LayoutLM [6] を用いた. リーダボード上の主なモデルとして，LayoutLMに視覚情報を取り入れた LayoutLMv2 [8]，複数の教師あり事前学習を行なった TILT [9] がある.

## 3.1 評価結果と分析

## 提案モデルはベースラインの性能を上回るか？表 1 に示す様に，提案モデルは全ての指標でベース ラインモデルを上回った. また，提案モデルと同じ モーダル情報を利用しているにも関わらず，事前学習を行っていない M4C-TLV は低い性能であった。

事前学習の効果はあるか？ 表 2 に示す様に，提案モデルから事前学習を除くことで, 精度が大きく低下することが確認できる。また，事前学習を除いたIG-BERT は BERT と比べて精度が低いことが分かることから, Fine-tuning のみでは BERT の言語理解能力の忘却 [25] が発生していると考える.

## データ拡張手法 ADA は算術演算の理解を改善す

るか？ 表 2 に示す様に，BERT と IG-BERT のどちらにおいても，提案したデータ拡張により ANUM の向上が確認できる. テンプレートの拡充および複雑化により，更なる演算の高度化が期待できる。

学習タスク SRP は精度向上に寄与するか？ 表 2 に示す様に，提案モデルにSRP を加えることで，大きく性能が向上することが確認できる.

## SRP におけるサンプリング対象の選択は精度に影響するか？表 3 に結果を示す様に， $v^{\text {obj }} w^{\text {ocr }}$ か らサンプリングし, 配置関係を学習したモデルの精度が最も高いことが分かる. 同モーダル内の配置関係よりも，画像物体とOCR テキストの配置関係を 理解することが重要であることが示唆される.

## リーダボード上のモデルと比較してモデルの性能 はどうか？表 4 に示す様に，同程度のモデルサイ ズのモデルの中で，IG-BERT は最も高い精度を達成 した. 特筆すべきは，同じモーダル情報を利用して いる LayoutLMv2 に比べて，IG-BERT は事前学習の 文書画像数は $1 / 22$ でありパラメータ数も少ないに も関わらず，大きく性能が上回っている. IG-BERT が行う視覚物体の検出・位置関係理解および算術演
表 1 開発データにおけるベースラインモデルとの比較. $\mathrm{T}$ (テキスト)， $\mathrm{L}$ (レイアウト)，V (画像特徴)を表す。

表 2 開発データにおける Ablation 評価.

表 3 SRPにおけるサンプリング対象ごとの性能評価. $k, k^{\prime}$ はサンプリング対象のインデクスを表す.

Q: What is the name of the social media site with a smiley face icon?

GT: friendster LayoutLM: twitter BERT: facebook IG-BERT: friendster

Q: How many patients out of 3, does not use social media to seek out health information?

GT: 2 LayoutLM: 3

BERT: 1 IG-BERT: 2 (3 - 1)

Q: What percentage of all markets have found a customer through Twitter? GT: $36 \%$ LayoutLM: $43 \%$ BERT: $43 \%$ IG-BERT: $82 \%$

図 3 出力例. 掲載上，画像の一部をクロップした. GT は正解文，赤枠は回答根拠，() は予測された演算過程である.

表 4 リーダボード上での比較 (2022/01/14 付). \#Docs は事前学習用文書数, \#Sups は追加学習用 QA ペア数.

算の工夫が性能向上に貢献していると考える。一方で，TILT と比較すると精度が劣っている．TILT では，IG-BERT が行わなかった DocVQA [3] 等の類似タスク $[1,26]$ での教師あり事前学習が性能向上に大きく寄与することが報告されている。しかし，TILT には IG-BERT で提案した SRPやADA を代替する学習タスクや算術演算に関する新規点は含まれていない. パラメータ数や事前学習データ量の増加に関しては，今後の課題とする。

出力例・エラー分析出力例を図 3 に示す.アイコンとテキストの配置関係 (smiley face icon と friendster) を理解する必要がある左の例や，画像中のテキストを用いて演算 (3 - 1) を行う必要のある中央の例では，提案モデルは適切な回答を出力している。一方で，右の例の様に Faster-RCNN で検出が困難な物体 (Twitter ロゴ) に関する質問には，全てのモデルで誤った回答を行なっており，より汎用的な物体認識を基にした文書理解は今後の課題である.

## 4 関連研究

InfographicVQA は，他の類似タスク $[3,4]$ と比べてテキストと視覚の融合理解が最も必要となるタスクである [27]. DocVQA [3] に代表される従来のタスクを対象としたモデルの多く [4, 6, 7, 8, 9] はテキストや配置の理解に重点を置いており，視覚情報を含む配置関係や意味の理解，算術演算の理解を行うことは難しい. ICDAR 2021 Competition で高スコアであった LayoutLMv2 [8] や TILT [9] では，事前学習において文字以外の視覚情報に関して考慮されていないが，我々の手法は物体検出により考慮可能である. さらに，我々が提案する SRP やDA を代替する学習タスクや算術演算は実施されていない.

## 5 おわりに

インフォグラフィック質問応答モデル IG-BERT および，配置関係学習手法 SRP，算術演算データ拡張手法 ADA を提案し, ICDAR 2021 Competition の InfographicVQA タスクにて，同程度のサイズのモデルの中で最も高い性能を達成し 2 位に入賞した。 SRP や ADA は他モデルにも導入可能な汎用性が高い手法である．本研究は，実世界に多数存在する視覚的に表現された文書を知識源として質問応答を行う人工知能の開発に寄与し，Web 検索や対話システムなど産業上重要なサービスの発展に貢献できる.

## 参考文献

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## A 付録

## A. 1 OCR と Faster-RCNN に関する実験設定

OCR には Google Vision API ${ }^{3}$ を用いた. Faster-RCNN のバックボーンは Visual Genome [28] で事前学習を

行った ResNet-101 [29]を使用した.また，Adamを用いて最適化に用い，バッチサイズを 16，学習率 1e-3 とし， 5 epoch 学習を行った. アンカーボックスのスケールを $[8,16,32]$, アスペクト比を $[0.5,1.0,2.0]$ とした.

## A. 2 画像 URL一覧

図 1，図3で用いた画像の URL を以下に示す.

図1左 https://www.adelaidebariatriccentre.com.au/diabetes-in-australia

図1右 https://www.business2community.com/social-media/3-infographics-100-social-media-statistics-need- 0712061

図3左 https://visual.ly/community/Infographics/social-media/short-history-social-media

図 3 中央 https://hcsmmonitor.com/2017/02/23/how-modern-health-care-is-being-revolutionized-by-social-media-infographic/

図3右 https://visual.ly/community/Infographics/social-media/social-media-marketing-18

3) https://cloud. google.com/vision