論文の概要: RealKIE: Five Novel Datasets for Enterprise Key Information Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20101v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 10:31:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 15:54:04.677756
- Title: RealKIE: Five Novel Datasets for Enterprise Key Information Extraction
- Title（参考訳）: RealKIE: エンタープライズキー情報抽出のための5つの新しいデータセット
- Authors: Benjamin Townsend, Madison May, Christopher Wells,
- Abstract要約: RealKIEは、キー情報抽出手法の進歩を目的とした、5つの挑戦的なデータセットのベンチマークである。
データセットには、SEC S1 Filings、US Non-disclosure Agreements、UK Charity Reports、FCC Invoices、Resource Contractsなど、さまざまなドキュメントが含まれている。
- 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 introduce RealKIE, a benchmark of five challenging datasets aimed at advancing key information extraction methods, with an emphasis on enterprise applications. The datasets include a diverse range of documents including SEC S1 Filings, US Non-disclosure Agreements, UK Charity Reports, FCC Invoices, and Resource Contracts. Each presents unique challenges: poor text serialization, sparse annotations in long documents, and complex tabular layouts. These datasets provide a realistic testing ground for key information extraction tasks like investment analysis and legal data processing. In addition to presenting these datasets, we offer an in-depth description of the annotation process, document processing techniques, and baseline modeling approaches. This contribution facilitates the development of NLP models capable of handling practical challenges and supports further research into information extraction technologies applicable to industry-specific problems. The annotated data and OCR outputs are available to download at https://indicodatasolutions.github.io/RealKIE/ code to reproduce the baselines will be available shortly.
- Abstract（参考訳）: 企業アプリケーションに重点を置いたキー情報抽出手法の進歩を目的とした,5つの挑戦的データセットのベンチマークであるRealKIEを紹介する。
データセットには、SEC S1 Filings、US Non-disclosure Agreements、UK Charity Reports、FCC Invoices、Resource Contractsなど、さまざまなドキュメントが含まれている。
それぞれの課題は、テキストシリアライゼーションの貧弱さ、長いドキュメントのスパースアノテーション、複雑な表レイアウトである。
これらのデータセットは、投資分析や法的データ処理といった重要な情報抽出タスクの現実的なテスト基盤を提供する。
これらのデータセットの提示に加えて、アノテーションプロセス、文書処理技術、ベースラインモデリングアプローチの詳細な説明を提供する。
この貢献により、実践的な課題に対処できるNLPモデルの開発が促進され、産業固有の問題に適用可能な情報抽出技術のさらなる研究を支援する。
注釈付きデータとOCR出力はhttps://indicodatasolutions.github.io/RealKIE/コードからダウンロードできる。
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