論文の概要: Key Information Extraction From Documents: Evaluation And Generator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14624v1
- Date: Wed, 9 Jun 2021 16:12:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-04 19:36:56.684584
- Title: Key Information Extraction From Documents: Evaluation And Generator
- Title（参考訳）: 文書からのキー情報抽出:評価と生成
- Authors: Oliver Bensch, Mirela Popa and Constantin Spille
- Abstract要約: 本研究プロジェクトは,文書からの情報抽出のための最先端モデルと比較する。
その結果,NLPに基づく事前処理はモデル性能に有益であることが示唆された。
境界ボックス回帰デコーダの使用により、長方形に従わないフィールドに対してのみモデル性能が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.878105750489656
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Extracting information from documents usually relies on natural language
processing methods working on one-dimensional sequences of text. In some cases,
for example, for the extraction of key information from semi-structured
documents, such as invoice-documents, spatial and formatting information of
text are crucial to understand the contextual meaning. Convolutional neural
networks are already common in computer vision models to process and extract
relationships in multidimensional data. Therefore, natural language processing
models have already been combined with computer vision models in the past, to
benefit from e.g. positional information and to improve performance of these
key information extraction models. Existing models were either trained on
unpublished data sets or on an annotated collection of receipts, which did not
focus on PDF-like documents. Hence, in this research project a template-based
document generator was created to compare state-of-the-art models for
information extraction. An existing information extraction model "Chargrid"
(Katti et al., 2019) was reconstructed and the impact of a bounding box
regression decoder, as well as the impact of an NLP pre-processing step was
evaluated for information extraction from documents. The results have shown
that NLP based pre-processing is beneficial for model performance. However, the
use of a bounding box regression decoder increases the model performance only
for fields that do not follow a rectangular shape.
- Abstract（参考訳）: 文書から情報を抽出することは、通常1次元のテキスト列を扱う自然言語処理手法に依存する。
例えば、請求書文書などの半構造化文書から鍵情報を抽出する場合、テキストの空間的およびフォーマット的情報は文脈的意味を理解するために不可欠である。
畳み込みニューラルネットワークは、多次元データにおける関係の処理と抽出にコンピュータビジョンモデルですでに一般的である。
したがって、自然言語処理モデルは過去にもコンピュータビジョンモデルと組み合わされ、例えば、その恩恵を受けてきた。
位置情報とこれらの鍵情報抽出モデルの性能向上を図る。
既存のモデルは未発表のデータセットやPDFのような文書にフォーカスしない注釈付きレシートのコレクションで訓練された。
この研究プロジェクトでは,情報抽出のための最先端モデルを比較するテンプレートベースの文書生成器が開発された。
既存の情報抽出モデルであるChargrid (Katti et al., 2019) を再構築し, 境界ボックス回帰デコーダの影響と, NLP前処理ステップの影響を評価した。
その結果,NLPに基づく事前処理はモデル性能に有益であることが示唆された。
しかし、バウンディングボックス回帰デコーダを使用することで、矩形に従わないフィールドに対してのみモデル性能が向上する。
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