論文の概要: DocReader: Bounding-Box Free Training of a Document Information Extraction Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04313v1
• Date: Mon, 10 May 2021 12:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:13:03.410065
• Title: DocReader: Bounding-Box Free Training of a Document Information Extraction Model
• Title（参考訳）: DocReader: 文書情報抽出モデルのバウンディングボックスフリートレーニング
• Authors: Shachar Klaiman and Marius Lehne
• Abstract要約: DocReaderは、エンドツーエンドのニューラルネットワークベースの情報抽出ソリューションです。 読み込む必要のあるイメージとターゲット値のみを使用して、トレーニングすることができる。 DocReaderがトレーニングにバウンディングボックスを必要とする他のメソッドに到達し、上回ることができることを実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information extraction from documents is a ubiquitous first step in many business applications. During this step, the entries of various fields must first be read from the images of scanned documents before being further processed and inserted into the corresponding databases. While many different methods have been developed over the past years in order to automate the above extraction step, they all share the requirement of bounding-box or text segment annotations of their training documents. In this work we present DocReader, an end-to-end neural-network-based information extraction solution which can be trained using solely the images and the target values that need to be read. The DocReader can thus leverage existing historical extraction data, completely eliminating the need for any additional annotations beyond what is naturally available in existing human-operated service centres. We demonstrate that the DocReader can reach and surpass other methods which require bounding-boxes for training, as well as provide a clear path for continual learning during its deployment in production.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントからの情報抽出は、多くのビジネスアプリケーションにおいて、ユビキタスな第一歩です。 このステップでは、さまざまなフィールドのエントリをまずスキャンされたドキュメントのイメージから読み込み、その後処理し、対応するデータベースに挿入する必要があります。 上記の抽出手順を自動化するために、ここ数年、様々な方法が開発されてきたが、いずれもトレーニング文書のバウンディングボックスやテキストセグメントアノテーションの要件を共有している。 本稿では,画像と読み込む対象値のみを使用してトレーニング可能な,エンドツーエンドのニューラルネットワークに基づく情報抽出ソリューションであるdocreaderを提案する。 これによりDocReaderは、既存の履歴抽出データを活用することができ、既存のヒューマンオペレーションサービスセンターで自然に利用できるもの以外の追加アノテーションの必要性を完全に排除できる。 我々はDocReaderが、トレーニングのためにバウンディングボックスを必要とする他のメソッドに到達し、また、本番環境へのデプロイ中に継続的学習の明確なパスを提供することができることを示した。

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