論文の概要: Document AI: Benchmarks, Models and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08609v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 16:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 15:10:08.090645
• Title: Document AI: Benchmarks, Models and Applications
• Title（参考訳）: ドキュメントAI:ベンチマーク、モデル、アプリケーション
• Authors: Lei Cui, Yiheng Xu, Tengchao Lv, Furu Wei
• Abstract要約: ドキュメントAI(Document AI)とは、ビジネス文書を自動的に読み、理解し、分析する技術である。 近年、ディープラーニング技術の人気は、Document AIの開発を大きく進めている。 本稿では,代表モデル,タスク,ベンチマークデータセットについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.46858492311289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Document AI, or Document Intelligence, is a relatively new research topic that refers to the techniques for automatically reading, understanding, and analyzing business documents. It is an important research direction for natural language processing and computer vision. In recent years, the popularity of deep learning technology has greatly advanced the development of Document AI, such as document layout analysis, visual information extraction, document visual question answering, document image classification, etc. This paper briefly reviews some of the representative models, tasks, and benchmark datasets. Furthermore, we also introduce early-stage heuristic rule-based document analysis, statistical machine learning algorithms, and deep learning approaches especially pre-training methods. Finally, we look into future directions for Document AI research.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントAI(Document AI、Document Intelligence)は、ビジネス文書を自動的に読み、理解し、分析する技術を指す比較的新しい研究トピックである。 自然言語処理とコンピュータビジョンにとって重要な研究方向である。 近年、ディープラーニング技術の普及は、文書レイアウト分析、視覚的情報抽出、文書視覚的質問応答、文書画像分類など、文書aiの発展に大きく進展している。 本稿では,代表モデル,タスク,ベンチマークデータセットについて概説する。 さらに,初期のヒューリスティック・ルールに基づく文書分析,統計的機械学習アルゴリズム,特に事前学習手法についても紹介する。 最後に、ドキュメントAI研究の今後の方向性について検討する。

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