論文の概要: Value Retrieval with Arbitrary Queries for Form-like Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07820v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 01:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 03:17:59.786211
• Title: Value Retrieval with Arbitrary Queries for Form-like Documents
• Title（参考訳）: 形式的文書に対する任意クエリを用いた値検索
• Authors: Mingfei Gao, Le Xue, Chetan Ramaiah, Chen Xing, Ran Xu, Caiming Xiong
• Abstract要約: フォーム状文書に対する任意のクエリを用いた値検索を提案する。 本手法は,フォームのレイアウトやセマンティクスの理解に基づいて,任意のクエリのターゲット値を予測する。 本稿では,大規模モデル事前学習における文書理解を改善するためのシンプルな文書言語モデリング (simpleDLM) 戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.5532781148902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose value retrieval with arbitrary queries for form-like documents to reduce human effort of processing forms. Unlike previous methods that only address a fixed set of field items, our method predicts target value for an arbitrary query based on the understanding of layout and semantics of a form. To further boost model performance, we propose a simple document language modeling (simpleDLM) strategy to improve document understanding on large-scale model pre-training. Experimental results show that our method outperforms our baselines significantly and the simpleDLM further improves our performance on value retrieval by around 17\% F1 score compared with the state-of-the-art pre-training method. Code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フォームライクな文書に対する任意のクエリを用いた値検索を提案する。 フィールドアイテムの固定セットにのみ対処する従来の手法とは異なり,本手法は,フォームのレイアウトやセマンティクスの理解に基づいて任意のクエリのターゲット値を予測する。 モデル性能をさらに向上するために,大規模モデル事前学習における文書理解を改善するシンプルな文書言語モデリング(simpleDLM)戦略を提案する。 実験結果から,本手法はベースラインを著しく上回り,従来の手法と比較して,F1スコアあたり17倍程度の性能向上を実現していることがわかった。 コードは公開される予定だ。

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