論文の概要: End-to-End Hierarchical Relation Extraction for Generic Form Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00980v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 06:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:29:45.181910
• Title: End-to-End Hierarchical Relation Extraction for Generic Form Understanding
• Title（参考訳）: 汎用形式理解のためのエンド・ツー・エンド階層関係抽出
• Authors: Tuan-Anh Nguyen Dang, Duc-Thanh Hoang, Quang-Bach Tran, Chih-Wei Pan, Thanh-Dat Nguyen
• Abstract要約: 本稿では,エンティティ検出とリンク予測を併用する新しいディープニューラルネットワークを提案する。 本モデルでは,複数段階の意図的U-Netアーキテクチャを拡張し,リンク予測のための部分強度場と部分連想場を拡張した。 本稿では,ノイズの多い文書データセットの形式理解におけるモデルの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Form understanding is a challenging problem which aims to recognize semantic entities from the input document and their hierarchical relations. Previous approaches face significant difficulty dealing with the complexity of the task, thus treat these objectives separately. To this end, we present a novel deep neural network to jointly perform both entity detection and link prediction in an end-to-end fashion. Our model extends the Multi-stage Attentional U-Net architecture with the Part-Intensity Fields and Part-Association Fields for link prediction, enriching the spatial information flow with the additional supervision from entity linking. We demonstrate the effectiveness of the model on the Form Understanding in Noisy Scanned Documents (FUNSD) dataset, where our method substantially outperforms the original model and state-of-the-art baselines in both Entity Labeling and Entity Linking task.
• Abstract（参考訳）: フォーム理解は、入力文書から意味的エンティティとその階層的関係を認識することを目的とした難しい問題である。 従来のアプローチでは,タスクの複雑さに対処する上で,これらの目的を別々に扱うことが困難であった。 そこで本研究では,エンティティ検出とリンク予測の両方をエンドツーエンドで共同で行う新しいディープニューラルネットワークを提案する。 本モデルでは,多段階注意型u-netアーキテクチャをリンク予測のための部分インテンシティフィールドと部分アソシエーションフィールドで拡張し,エンティティリンクによる追加監督により空間情報フローを強化した。 提案手法は,エンティティラベリングとエンティティリンクタスクの両方において,元のモデルと最先端のベースラインを大きく上回る,ノイズスキャンされた文書(funsd)データセットの形式理解におけるモデルの有効性を示す。

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