論文の概要: End-to-End Document Classification and Key Information Extraction using Assignment Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00750v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 14:45:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 15:36:55.606879
• Title: End-to-End Document Classification and Key Information Extraction using Assignment Optimization
• Title（参考訳）: 割り当て最適化を用いたエンドツーエンド文書分類と鍵情報抽出
• Authors: Ciaran Cooney, Joana Cavadas, Liam Madigan, Bradley Savage, Rachel Heyburn and Mairead O'Cuinn
• Abstract要約: 本稿では,フォームの文書分類とキー情報抽出を提案する。 テンプレートからの既知の情報を利用して、フォームからKIEを強化する。 提案手法は,ノイズの多いスキャンフォームの社内データセット上で検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose end-to-end document classification and key information extraction (KIE) for automating document processing in forms. Through accurate document classification we harness known information from templates to enhance KIE from forms. We use text and layout encoding with a cosine similarity measure to classify visually-similar documents. We then demonstrate a novel application of mixed integer programming by using assignment optimization to extract key information from documents. Our approach is validated on an in-house dataset of noisy scanned forms. The best performing document classification approach achieved 0.97 f1 score. A mean f1 score of 0.94 for the KIE task suggests there is significant potential in applying optimization techniques. Abation results show that the method relies on document preprocessing techniques to mitigate Type II errors and achieve optimal performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文書処理を形式的に自動化するための文書分類と鍵情報抽出(KIE)を提案する。 正確な文書分類を通じて、テンプレートからの既知の情報を利用して、フォームからKIEを強化する。 視覚的に類似した文書の分類には,コサイン類似度尺度を用いたテキストおよびレイアウト符号化を用いる。 次に,文書から鍵情報を抽出するために代入最適化を用いた混合整数プログラミングの新たな応用例を示す。 提案手法は,ノイズの多いスキャンフォームの社内データセット上で検証される。 最高の文書分類手法は0.97 f1のスコアを得た。 KIE タスクの平均 f1 スコアは 0.94 であり、最適化手法の適用には大きな可能性を示唆している。 その結果,本手法はII型エラーを軽減し,最適な性能を実現するために,文書前処理技術に依存していることがわかった。

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