論文の概要: Global Structure Knowledge-Guided Relation Extraction Method for Visually-Rich Document

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13850v3
• Date: Fri, 27 Oct 2023 04:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 10:50:56.564422
• Title: Global Structure Knowledge-Guided Relation Extraction Method for Visually-Rich Document
• Title（参考訳）: ビジュアルリッチ文書のグローバル構造知識誘導関係抽出法
• Authors: Xiangnan Chen, Qian Xiao, Juncheng Li, Duo Dong, Jun Lin, Xiaozhong Liu, Siliang Tang
• Abstract要約: 本稿では,GlObal Structure Knowledge-Guided Relation extract (GOSE) フレームワークを提案する。 GOSEは、文書のスキャン画像から抽出されたエンティティペアの予備関係予測を生成して開始する。 グローバル構造知識は、前回の反復予測から取得され、エンティティの表現に組み込まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.05334263712291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Relation Extraction (VRE) is a powerful means of discovering relationships between entities within visually-rich documents. Existing methods often focus on manipulating entity features to find pairwise relations, yet neglect the more fundamental structural information that links disparate entity pairs together. The absence of global structure information may make the model struggle to learn long-range relations and easily predict conflicted results. To alleviate such limitations, we propose a GlObal Structure knowledge-guided relation Extraction (GOSE) framework. GOSE initiates by generating preliminary relation predictions on entity pairs extracted from a scanned image of the document. Subsequently, global structural knowledge is captured from the preceding iterative predictions, which are then incorporated into the representations of the entities. This "generate-capture-incorporate" cycle is repeated multiple times, allowing entity representations and global structure knowledge to be mutually reinforced. Extensive experiments validate that GOSE not only outperforms existing methods in the standard fine-tuning setting but also reveals superior cross-lingual learning capabilities; indeed, even yields stronger data-efficient performance in the low-resource setting. The code for GOSE will be available at https://github.com/chenxn2020/GOSE.
• Abstract（参考訳）: 視覚関係抽出(VRE)は、視覚的にリッチなドキュメント内のエンティティ間の関係を発見する強力な手段である。 既存の方法は、ペア関係を見つけるためにエンティティ機能を操作することに集中するが、異なるエンティティペアを結合するより基本的な構造情報を無視する。 グローバル構造情報の欠如は、モデルが長距離関係を学習し、矛盾した結果を容易に予測するのに苦労するかもしれない。 このような制約を軽減するために,GlObal Structure Knowledge-Guided Relation extract (GOSE) フレームワークを提案する。 GOSEは、文書のスキャン画像から抽出されたエンティティペアの予備関係予測を生成して開始する。 その後、グローバルな構造的知識は、前回の反復予測から取得され、エンティティの表現に組み込まれる。 この「ジェネレート・キャプチャー・インコーポレート」サイクルは何度も繰り返され、エンティティ表現とグローバル構造知識が相互に強化される。 広範な実験により、GOSEは標準的な微調整環境で既存の手法よりも優れているだけでなく、言語間学習能力も優れていることが証明された。 GOSEのコードはhttps://github.com/chenxn2020/GOSEで入手できる。

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