論文の概要: DocILE Benchmark for Document Information Localization and Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05658v1
- Date: Sat, 11 Feb 2023 11:32:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-14 19:20:46.571750
- Title: DocILE Benchmark for Document Information Localization and Extraction
- Title（参考訳）: 文書情報のローカライゼーションと抽出のためのDocILEベンチマーク
- Authors: \v{S}t\v{e}p\'an \v{S}imsa and Milan \v{S}ulc and Michal
U\v{r}i\v{c}\'a\v{r} and Yash Patel and Ahmed Hamdi and Mat\v{e}j Koci\'an
and Maty\'a\v{s} Skalick\'y and Ji\v{r}\'i Matas and Antoine Doucet and
Micka\"el Coustaty and Dimosthenis Karatzas
- Abstract要約: 本稿では,鍵情報局所化・抽出・ラインアイテム認識のタスクに対して,ビジネス文書の最大のデータセットを用いたDocILEベンチマークを提案する。
注釈付きビジネス文書6.7k、合成文書100k、教師なし事前訓練のためのラベルなし文書100万近い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.944448547470927
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces the DocILE benchmark with the largest dataset of
business documents for the tasks of Key Information Localization and Extraction
and Line Item Recognition. It contains 6.7k annotated business documents, 100k
synthetically generated documents, and nearly~1M unlabeled documents for
unsupervised pre-training. The dataset has been built with knowledge of domain-
and task-specific aspects, resulting in the following key features: (i)
annotations in 55 classes, which surpasses the granularity of previously
published key information extraction datasets by a large margin; (ii) Line Item
Recognition represents a highly practical information extraction task, where
key information has to be assigned to items in a table; (iii) documents come
from numerous layouts and the test set includes zero- and few-shot cases as
well as layouts commonly seen in the training set. The benchmark comes with
several baselines, including RoBERTa, LayoutLMv3 and DETR-based Table
Transformer. These baseline models were applied to both tasks of the DocILE
benchmark, with results shared in this paper, offering a quick starting point
for future work. The dataset and baselines are available at
https://github.com/rossumai/docile.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,鍵情報局所化・抽出・ラインアイテム認識のタスクに対して,ビジネス文書の最大のデータセットを用いたDocILEベンチマークを提案する。
6.7kの注釈付きビジネス文書、100kの合成文書、および教師なしの事前訓練のためのラベルなし文書を含む。
データセットは、ドメインとタスク固有の側面の知識で構築され、以下の主要な特徴をもたらす。
i) 55のクラスにおけるアノテーションは、以前に公表されたキー情報抽出データセットの粒度を大きなマージンで上回る。
2 ラインアイテム認識は、テーブル内の項目に鍵情報を割り当てなければならない高度に実践的な情報抽出タスクを表す。
三 文書は、多数のレイアウトからなり、テストセットには、訓練セットによく見られるレイアウトだけでなく、ゼロショットや少数ショットのケースが含まれる。
ベンチマークにはRoBERTa、LayoutLMv3、DETRベースのTable Transformerなど、いくつかのベースラインが含まれている。
これらのベースラインモデルはDocILEベンチマークの両方のタスクに適用され、結果は論文で共有され、将来の作業のクイックスタートポイントを提供する。
データセットとベースラインはhttps://github.com/rossumai/docileで入手できる。
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