重點介紹了 LayoutLM 模型如何結合文字資料與文件版面資訊，從而更有效地理解文件結構並提取關鍵資訊，例如表格、發票或收據中的資訊。 教學使用 FUNSD 資料集作為範例，並逐步演示了如何預處理資料、載入 LayoutLM 模型、進行預測以及將預測結果視覺化地顯示在文件的影像上，藉由命名實體辨識 (NER) 標記出文件中的關鍵資訊。文章的目標是讓讀者學會如何運用 LayoutLM 模型處理結構化文件，並提取有用的資訊。