日本語情報抽出タスクのためのLayoutLMモデルの評価

本研究では，文書のレイアウト情報を活用して学習・推論を行うLayoutLMを日本語コーパスを用いて学習を行い，情報抽出タスクにおける性能の検証を行った．実験ではWikipedia記事を用いてLayoutLMの事前学習を行い，2種類の情報抽出タスクのためのFine-tuningを行った．ベースラインのBERTとの性能比較を行った結果，一方のタスクにおいてレイアウト情報が性能向上に寄与することが確認できた．本稿では一連の学習と評価タスクにおけるLayoutLMとBERTの性能について報告を行う．