論文の概要: PEneo: Unifying Line Extraction, Line Grouping, and Entity Linking for
End-to-end Document Pair Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03472v1
- Date: Sun, 7 Jan 2024 12:48:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 18:52:53.484981
- Title: PEneo: Unifying Line Extraction, Line Grouping, and Entity Linking for
End-to-end Document Pair Extraction
- Title（参考訳）: PEneo: エンドツーエンドドキュメントペア抽出のためのライン抽出、ライングループ化、エンティティリンクの統合
- Authors: Zening Lin, Jiapeng Wang, Teng Li, Wenhui Liao, Dayi Huang, Longfei
Xiong, Lianwen Jin
- Abstract要約: ドキュメントペア抽出は、キーエンティティとバリューエンティティの識別と、視覚的に豊富なドキュメントからの関連性の実現を目的としている。
既存のほとんどのメソッドは、セマンティックエンティティ認識(SER)と関係抽出(RE)の2つのタスクに分割している。
本稿では,ライン抽出,ライングルーピング,エンティティリンクという3つの並列サブタスクを組み込んだ,統一パイプラインで文書ペア抽出を行うPEneoについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.620120164447737
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Document pair extraction aims to identify key and value entities as well as
their relationships from visually-rich documents. Most existing methods divide
it into two separate tasks: semantic entity recognition (SER) and relation
extraction (RE). However, simply concatenating SER and RE serially can lead to
severe error propagation, and it fails to handle cases like multi-line entities
in real scenarios. To address these issues, this paper introduces a novel
framework, PEneo (Pair Extraction new decoder option), which performs document
pair extraction in a unified pipeline, incorporating three concurrent
sub-tasks: line extraction, line grouping, and entity linking. This approach
alleviates the error accumulation problem and can handle the case of multi-line
entities. Furthermore, to better evaluate the model's performance and to
facilitate future research on pair extraction, we introduce RFUND, a
re-annotated version of the commonly used FUNSD and XFUND datasets, to make
them more accurate and cover realistic situations. Experiments on various
benchmarks demonstrate PEneo's superiority over previous pipelines, boosting
the performance by a large margin (e.g., 19.89%-22.91% F1 score on RFUND-EN)
when combined with various backbones like LiLT and LayoutLMv3, showing its
effectiveness and generality. Codes and the new annotations will be open to the
public.
- Abstract（参考訳）: ドキュメントペア抽出は、キーエンティティとバリューエンティティの識別と、視覚的に豊富なドキュメントからの関連性の実現を目的としている。
既存のほとんどのメソッドは、セマンティックエンティティ認識(SER)と関係抽出(RE)の2つのタスクに分割している。
しかし、単にSERとREを直列に結合すれば、重大なエラーの伝播が起こり、実際のシナリオにおけるマルチラインエンティティのようなケースを処理できない。
そこで本稿では,新しいフレームワークであるpeneo(pair extraction new decoder option)を紹介し,統一パイプラインで文書ペア抽出を行い,行抽出,行グループ化,エンティティリンクという3つの並列サブタスクを組み込む。
このアプローチはエラーの蓄積問題を緩和し、マルチラインエンティティのケースを処理できる。
さらに、モデルの性能をよりよく評価し、ペア抽出の今後の研究を促進するために、一般的なFUNSDとXFUNDデータセットの再注釈版であるRFUNDを導入し、より正確で現実的な状況をカバーする。
様々なベンチマークの実験では、Peneoが以前のパイプラインよりも優れていることが示され、LiLTやLayoutLMv3といった様々なバックボーンと組み合わせることで、大きなマージン(例えばRFUND-ENの19.89%-22.91% F1スコア)で性能が向上した。
コードと新しいアノテーションは一般公開される予定だ。
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