論文の概要: Spatial Dependency Parsing for Semi-Structured Document Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00642v3
• Date: Thu, 1 Jul 2021 08:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 23:00:25.577487
• Title: Spatial Dependency Parsing for Semi-Structured Document Information Extraction
• Title（参考訳）: 半構造化文書情報抽出のための空間依存解析
• Authors: Wonseok Hwang, Jinyeong Yim, Seunghyun Park, Sohee Yang, Minjoon Seo
• Abstract要約: 本研究では,文書内の複雑な関係と任意の数の情報層をエンドツーエンドにモデル化するSPADE(SPA Dependency)を提案する。 我々はレシート、名刺、フォーム、請求書など、さまざまな種類の文書で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.231908055394808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information Extraction (IE) for semi-structured document images is often approached as a sequence tagging problem by classifying each recognized input token into one of the IOB (Inside, Outside, and Beginning) categories. However, such problem setup has two inherent limitations that (1) it cannot easily handle complex spatial relationships and (2) it is not suitable for highly structured information, which are nevertheless frequently observed in real-world document images. To tackle these issues, we first formulate the IE task as spatial dependency parsing problem that focuses on the relationship among text tokens in the documents. Under this setup, we then propose SPADE (SPAtial DEpendency parser) that models highly complex spatial relationships and an arbitrary number of information layers in the documents in an end-to-end manner. We evaluate it on various kinds of documents such as receipts, name cards, forms, and invoices, and show that it achieves a similar or better performance compared to strong baselines including BERT-based IOB taggger.
• Abstract（参考訳）: 半構造化文書画像の情報抽出(ie)は、認識された各入力トークンをiobの1つに分類することにより、シーケンスタグ付け問題としてアプローチされることが多い。 しかし,このような問題には,(1)複雑な空間関係を容易に処理できない,(2)実世界の文書画像で頻繁に見られる高度に構造化された情報には適さないという2つの固有の制約がある。 これらの問題に取り組むため、まず、文書中のテキストトークン間の関係に焦点を当てた空間依存解析問題としてieタスクを定式化する。 この設定下では,ドキュメント内の高度に複雑な空間的関係と任意の数の情報層をエンドツーエンドでモデル化するspade(spatial dependency parser)を提案する。 我々は、レシート、名刺、フォーム、請求書など様々な種類の文書で評価し、BERTベースのIOBタグラなどの強力なベースラインと比較して、同等または優れたパフォーマンスが得られることを示す。

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