論文の概要: A Span Extraction Approach for Information Extraction on Visually-Rich Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00978v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 06:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:30:04.487581
• Title: A Span Extraction Approach for Information Extraction on Visually-Rich Documents
• Title（参考訳）: 視覚リッチ文書情報抽出のためのスパン抽出手法
• Authors: Tuan-Anh D. Nguyen, Hieu M. Vu, Nguyen Hong Son, Minh-Tien Nguyen
• Abstract要約: 視覚豊かな文書(VRD)を事前学習する言語モデルの能力向上のための新しいアプローチを提案する。 まず、クエリベースの新しいIEモデルを導入し、一般的に使用されるシーケンスラベリングアプローチの代わりにスパン抽出の定式化を採用する。 また、文書内の意味的エンティティ間の関係をモデル化することに焦点を当てた新しいトレーニングタスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3131309703965135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Information extraction (IE) from visually-rich documents (VRDs) has achieved SOTA performance recently thanks to the adaptation of Transformer-based language models, which demonstrates great potential of pre-training methods. In this paper, we present a new approach to improve the capability of language model pre-training on VRDs. Firstly, we introduce a new IE model that is query-based and employs the span extraction formulation instead of the commonly used sequence labelling approach. Secondly, to further extend the span extraction formulation, we propose a new training task which focuses on modelling the relationships between semantic entities within a document. This task enables the spans to be extracted recursively and can be used as both a pre-training objective as well as an IE downstream task. Evaluation on various datasets of popular business documents (invoices, receipts) shows that our proposed method can improve the performance of existing models significantly, while providing a mechanism to accumulate model knowledge from multiple downstream IE tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,トランスフォーマーに基づく言語モデルの適応により,情報抽出(IE)がSOTAの性能を向上し,事前学習手法の可能性を実証している。 本稿では,VRDにおける言語モデル事前学習の能力向上のための新しいアプローチを提案する。 まず、クエリベースの新しいIEモデルを導入し、一般的に使用されるシーケンスラベリングアプローチの代わりにスパン抽出の定式化を採用する。 次に,スパン抽出形式をさらに拡張するために,文書内の意味エンティティ間の関係をモデル化することに焦点を当てた新しい学習タスクを提案する。 このタスクはスパンを再帰的に抽出することができ、トレーニング済みの目的とIEダウンストリームタスクの両方として使用できる。 一般的なビジネス文書(請求書,領収書)の各種データセットの評価から,提案手法は,複数のダウンストリームIEタスクからモデル知識を蓄積する機構を提供しながら,既存のモデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。

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