Fugu-MT 論文翻訳(概要): PPN: Parallel Pointer-based Network for Key Information Extraction with Complex Layouts

論文の概要: PPN: Parallel Pointer-based Network for Key Information Extraction with Complex Layouts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10551v1
Date: Thu, 20 Jul 2023 03:29:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-21 14:59:44.007281
Title: PPN: Parallel Pointer-based Network for Key Information Extraction with Complex Layouts
Title（参考訳）: PPN:複合レイアウトを用いた鍵情報抽出のための並列ポインタベースネットワーク
Authors: Kaiwen Wei, Jie Yao, Jingyuan Zhang, Yangyang Kang, Fubang Zhao, Yating Zhang, Changlong Sun, Xin Jin, Xin Zhang
Abstract要約: キー情報抽出は、ドキュメントから構造化された値セマンティックエンティティを抽出することを目的とした課題である。既存の手法は2段階のパイプライン戦略に従っており、エラー伝搬問題につながる可能性がある。ゼロショットおよび少数ショットシナリオに適用可能なエンドツーエンドモデルであるParallel Pointer-based Network (PPN)を紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.73609439825548
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Key Information Extraction (KIE) is a challenging multimodal task that aims to extract structured value semantic entities from visually rich documents. Although significant progress has been made, there are still two major challenges that need to be addressed. Firstly, the layout of existing datasets is relatively fixed and limited in the number of semantic entity categories, creating a significant gap between these datasets and the complex real-world scenarios. Secondly, existing methods follow a two-stage pipeline strategy, which may lead to the error propagation problem. Additionally, they are difficult to apply in situations where unseen semantic entity categories emerge. To address the first challenge, we propose a new large-scale human-annotated dataset named Complex Layout form for key information EXtraction (CLEX), which consists of 5,860 images with 1,162 semantic entity categories. To solve the second challenge, we introduce Parallel Pointer-based Network (PPN), an end-to-end model that can be applied in zero-shot and few-shot scenarios. PPN leverages the implicit clues between semantic entities to assist extracting, and its parallel extraction mechanism allows it to extract multiple results simultaneously and efficiently. Experiments on the CLEX dataset demonstrate that PPN outperforms existing state-of-the-art methods while also offering a much faster inference speed.
Abstract（参考訳）: キー情報抽出(KIE)は、視覚的にリッチなドキュメントから構造化された値の意味的エンティティを抽出することを目的とした、挑戦的なマルチモーダルタスクである。重要な進展はありますが、対処すべき大きな課題は2つあります。まず、既存のデータセットのレイアウトが比較的固定され、セマンティックエンティティのカテゴリの数に制限されるため、これらのデータセットと複雑な実世界のシナリオの間に大きなギャップが生じる。第二に、既存の手法は2段階のパイプライン戦略に従い、エラー伝播問題を引き起こす可能性がある。さらに、見当たらない意味的エンティティカテゴリが出現する状況では、適用が難しい。キー情報抽出のための複合レイアウト形式 (clex) と呼ばれる, 意味的エンティティカテゴリ1,162の5,860画像からなる, 新たな大規模ヒューマンアノテートデータセットを提案する。第2の課題を解決するために,ゼロショットおよび少数ショットシナリオに適用可能なエンドツーエンドモデルであるParallel Pointer-based Network (PPN)を導入する。 PPNはセマンティックエンティティ間の暗黙の手がかりを利用して抽出を支援し、その並列抽出機構により複数の結果を同時に効率的に抽出することができる。 CLEXデータセットの実験では、PPNは既存の最先端メソッドよりも優れており、推論速度もはるかに高速である。

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