論文の概要: Transformers and Language Models in Form Understanding: A Comprehensive Review of Scanned Document Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04080v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 22:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:56:47.478734
• Title: Transformers and Language Models in Form Understanding: A Comprehensive Review of Scanned Document Analysis
• Title（参考訳）: フォーム理解におけるトランスフォーマーと言語モデル:スキャンされた文書分析の総合的考察
• Authors: Abdelrahman Abdallah and Daniel Eberharter and Zoe Pfister and Adam Jatowt
• Abstract要約: 我々は、スキャンされた文書の文脈におけるフォーム理解のトピックに焦点を当てる。 我々の研究手法は、人気文書の詳細な分析と過去10年間のトレンドの理解の形式に関するものである。 我々は、トランスフォーマーがいかにフィールドを前進させ、フォームアンダード技術に革命をもたらしたかを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.86139440201837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive survey of research works on the topic of form understanding in the context of scanned documents. We delve into recent advancements and breakthroughs in the field, highlighting the significance of language models and transformers in solving this challenging task. Our research methodology involves an in-depth analysis of popular documents and forms of understanding of trends over the last decade, enabling us to offer valuable insights into the evolution of this domain. Focusing on cutting-edge models, we showcase how transformers have propelled the field forward, revolutionizing form-understanding techniques. Our exploration includes an extensive examination of state-of-the-art language models designed to effectively tackle the complexities of noisy scanned documents. Furthermore, we present an overview of the latest and most relevant datasets, which serve as essential benchmarks for evaluating the performance of selected models. By comparing and contrasting the capabilities of these models, we aim to provide researchers and practitioners with useful guidance in choosing the most suitable solutions for their specific form understanding tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スキャンされた文書の文脈における形態理解に関する研究の包括的調査を行う。 我々はこの分野の最近の進歩とブレークスルーを掘り下げ、この困難な課題を解決する上で言語モデルとトランスフォーマーの重要性を強調した。 我々の研究方法論は、人気のある文書の詳細な分析と過去10年間のトレンドの理解の形式を含んでおり、この領域の進化に関する貴重な洞察を提供することができます。 最先端のモデルに焦点を当て,トランスフォーマーがいかにフィールドを前進させ,フォーム理解技術に革命をもたらしたかを示す。 我々の調査には、ノイズの多いスキャンされた文書の複雑さに効果的に取り組むために設計された最先端の言語モデルに関する広範な調査が含まれている。 さらに,選択したモデルの性能を評価する上で不可欠なベンチマークとなる,最新かつ最も関連性の高いデータセットの概要を示す。 これらのモデルの能力を比較して比較することにより、研究者や実践者に対して、特定のフォーム理解タスクに最適なソリューションを選択するための有用なガイダンスを提供することを目標としている。

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