論文の概要: Information Extraction from Visually Rich Documents with Font Style Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04045v1
• Date: Sun, 7 Nov 2021 10:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 07:52:03.569531
• Title: Information Extraction from Visually Rich Documents with Font Style Embeddings
• Title（参考訳）: フォント埋め込みを用いた視覚リッチ文書からの情報抽出
• Authors: Ismail Oussaid, William Vanhuffel, Pirashanth Ratnamogan, Mhamed Hajaiej, Alexis Mathey, Thomas Gilles
• Abstract要約: 本稿では,トークンスタイルと視覚表現の両方が利用可能である場合に,コンピュータビジョンの利用に挑戦する。 実世界の3つの複雑なデータセットに対する実験では、生の視覚的な埋め込みではなくトークンスタイルの属性をベースとした埋め込みが有用であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6291443816903801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information extraction (IE) from documents is an intensive area of research with a large set of industrial applications. Current state-of-the-art methods focus on scanned documents with approaches combining computer vision, natural language processing and layout representation. We propose to challenge the usage of computer vision in the case where both token style and visual representation are available (i.e native PDF documents). Our experiments on three real-world complex datasets demonstrate that using token style attributes based embedding instead of a raw visual embedding in LayoutLM model is beneficial. Depending on the dataset, such an embedding yields an improvement of 0.18% to 2.29% in the weighted F1-score with a decrease of 30.7% in the final number of trainable parameters of the model, leading to an improvement in both efficiency and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 文書からの情報抽出(ie)は、大量の産業応用を含む集中的な研究分野である。 現在の最先端の手法は、コンピュータビジョン、自然言語処理、レイアウト表現を組み合わせたアプローチでスキャンされた文書に焦点を当てている。 トークンスタイルと視覚的表現(すなわちネイティブpdf文書)の両方が利用可能である場合、コンピュータビジョンの使用に挑戦することを提案する。 実世界の3つの複雑なデータセットに対する実験により、LayoutLMモデルに生の視覚的埋め込みではなくトークンスタイルの属性をベースとした埋め込みが有用であることが示された。 データセットによって、そのような埋め込みは重み付けされたF1スコアの0.18%から2.29%の改善となり、最終的なトレーニング可能なモデルのパラメータの30.7%が減少し、効率と有効性が向上する。

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