Fugu-MT 論文翻訳(概要): VRDU: A Benchmark for Visually-rich Document Understanding

論文の概要: VRDU: A Benchmark for Visually-rich Document Understanding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15421v2
Date: Tue, 20 Jun 2023 21:34:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 18:04:21.279247
Title: VRDU: A Benchmark for Visually-rich Document Understanding
Title（参考訳）: VRDU: ビジュアルにリッチなドキュメント理解のためのベンチマーク
Authors: Zilong Wang, Yichao Zhou, Wei Wei, Chen-Yu Lee, Sandeep Tata
Abstract要約: より包括的なベンチマークのためのdesiderataを特定し、Visually Rich Document Understanding (VRDU)と呼ぶものを提案する。多様なデータ型と階層的なエンティティを含むリッチスキーマ、テーブルやマルチカラムレイアウトを含む複雑なテンプレート、単一のドキュメントタイプ内のさまざまなレイアウト(テンプレート)の多様性。提案手法は,抽出結果を評価するために慎重に設計されたマッチングアルゴリズムとともに,数ショットおよび従来型の実験環境を設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.93258579904371
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Understanding visually-rich business documents to extract structured data and automate business workflows has been receiving attention both in academia and industry. Although recent multi-modal language models have achieved impressive results, we find that existing benchmarks do not reflect the complexity of real documents seen in industry. In this work, we identify the desiderata for a more comprehensive benchmark and propose one we call Visually Rich Document Understanding (VRDU). VRDU contains two datasets that represent several challenges: rich schema including diverse data types as well as hierarchical entities, complex templates including tables and multi-column layouts, and diversity of different layouts (templates) within a single document type. We design few-shot and conventional experiment settings along with a carefully designed matching algorithm to evaluate extraction results. We report the performance of strong baselines and offer three observations: (1) generalizing to new document templates is still very challenging, (2) few-shot performance has a lot of headroom, and (3) models struggle with hierarchical fields such as line-items in an invoice. We plan to open source the benchmark and the evaluation toolkit. We hope this helps the community make progress on these challenging tasks in extracting structured data from visually rich documents.
Abstract（参考訳）: 視覚的にリッチなビジネス文書を理解して構造化データを抽出し、ビジネスワークフローを自動化することは、学界でも業界でも注目を集めている。最近のマルチモーダル言語モデルは目覚ましい結果を得たが、既存のベンチマークは業界で見られる実際の文書の複雑さを反映していない。本稿では、より包括的なベンチマークのためのdesiderataを特定し、Visually Rich Document Understanding (VRDU)と呼ぶものを提案する。 vrduには、さまざまなデータタイプを含むリッチスキーマ、階層エンティティ、テーブルやマルチカラムレイアウトを含む複雑なテンプレート、単一のドキュメントタイプ内のさまざまなレイアウト(テンプレート)の多様性の2つが含まれている。我々は, 抽出結果を評価するために, 念入りに設計したマッチングアルゴリズムとともに, 少数および従来型の実験設定を設計する。我々は,強いベースラインのパフォーマンスを報告し,(1)新しいドキュメントテンプレートへの一般化はいまだに困難であり,(2) 少数のパフォーマンスにはヘッドルームが多く,(3) モデルは請求書中の線分などの階層的フィールドに苦しむ,という3つの観察を提示する。ベンチマークと評価ツールキットをオープンソース化する予定です。これは、視覚的にリッチなドキュメントから構造化されたデータを抽出する上で、これらの困難なタスクをコミュニティが前進させるのに役立つことを願っています。

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