論文の概要: Context-Aware Classification of Legal Document Pages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02787v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 23:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 15:52:53.414217
• Title: Context-Aware Classification of Legal Document Pages
• Title（参考訳）: 法律文書ページの文脈対応分類
• Authors: Pavlos Fragkogiannis, Martina Forster, Grace E. Lee, Dell Zhang
• Abstract要約: 入力長の制約を克服する,単純だが効果的な手法を提案する。 具体的には、前のページのシーケンシャルな情報を含む余分なトークンで入力を強化する。 英語とポルトガル語の2つの法的データセットを用いて実験を行った結果,提案手法は文書ページ分類の性能を著しく向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.306025535482021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For many business applications that require the processing, indexing, and retrieval of professional documents such as legal briefs (in PDF format etc.), it is often essential to classify the pages of any given document into their corresponding types beforehand. Most existing studies in the field of document image classification either focus on single-page documents or treat multiple pages in a document independently. Although in recent years a few techniques have been proposed to exploit the context information from neighboring pages to enhance document page classification, they typically cannot be utilized with large pre-trained language models due to the constraint on input length. In this paper, we present a simple but effective approach that overcomes the above limitation. Specifically, we enhance the input with extra tokens carrying sequential information about previous pages - introducing recurrence - which enables the usage of pre-trained Transformer models like BERT for context-aware page classification. Our experiments conducted on two legal datasets in English and Portuguese respectively show that the proposed approach can significantly improve the performance of document page classification compared to the non-recurrent setup as well as the other context-aware baselines.
• Abstract（参考訳）: 法律文書(PDFフォーマットなど)などの専門文書の処理、索引付け、検索を必要とする多くのビジネスアプリケーションにとって、任意の文書のページを、事前に対応するタイプに分類することが不可欠である。 文書画像分類の分野における既存の研究のほとんどは、単ページ文書にフォーカスするか、文書内の複数のページを独立して扱うかのどちらかである。 近年,文書ページ分類の強化のために隣接するページの文脈情報を活用する手法が提案されているが,入力長の制約により,大規模な事前学習言語モデルでは利用できないことが多い。 本稿では,上記の限界を克服する単純かつ効果的なアプローチを提案する。 具体的には、bertのような事前学習されたトランスフォーマーモデルをコンテキスト認識ページ分類に使用できる、以前のページに関するシーケンシャルな情報を含む追加のトークンで入力を強化する。 英語とポルトガル語の2つの法定データセットを用いた実験により,提案手法は,非帰納的設定と他の文脈対応ベースラインと比較して,文書ページ分類の性能を著しく向上することが示された。

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