論文の概要: Business Document Information Extraction: Towards Practical Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11229v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 15:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-25 08:43:41.754335
• Title: Business Document Information Extraction: Towards Practical Benchmarks
• Title（参考訳）: ビジネス文書情報抽出 : 実践ベンチマークに向けて
• Authors: Maty\'a\v{s} Skalick\'y, \v{S}t\v{e}p\'an \v{S}imsa, Michal U\v{r}i\v{c}\'a\v{r}, Milan \v{S}ulc
• Abstract要約: 本稿では,文書情報抽出問題,データセット,ベンチマークの状況について概観する。 共通定義に欠けている実践的側面を強調し,鍵情報局所化・抽出(KILE)問題とラインアイテム認識(LIR)問題を定義する。 通常、コンテンツは法的に保護されているか、センシティブであるので、半構造化のビジネス文書にドキュメントIEに関する関連するデータセットとベンチマークが欠如しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information extraction from semi-structured documents is crucial for frictionless business-to-business (B2B) communication. While machine learning problems related to Document Information Extraction (IE) have been studied for decades, many common problem definitions and benchmarks do not reflect domain-specific aspects and practical needs for automating B2B document communication. We review the landscape of Document IE problems, datasets and benchmarks. We highlight the practical aspects missing in the common definitions and define the Key Information Localization and Extraction (KILE) and Line Item Recognition (LIR) problems. There is a lack of relevant datasets and benchmarks for Document IE on semi-structured business documents as their content is typically legally protected or sensitive. We discuss potential sources of available documents including synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 半構造化文書からの情報抽出は、摩擦のないビジネス・ツー・ビジネス(B2B)通信に不可欠である。 文書情報抽出(IE)に関する機械学習の問題は何十年にもわたって研究されてきたが、多くの一般的な問題定義やベンチマークはドメイン固有の側面やB2B文書通信を自動化するための実践的ニーズを反映していない。 ドキュメントIE問題、データセット、ベンチマークの状況についてレビューする。 共通定義に欠けている実践的側面を強調し,鍵情報局所化・抽出(KILE)問題とラインアイテム認識(LIR)問題を定義する。 半構造化ビジネスドキュメントにieを文書化するには、関連するデータセットやベンチマークが欠如している。 我々は、合成データを含む利用可能なドキュメントの潜在的なソースについて論じる。

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