論文の概要: ReceiptSense: Beyond Traditional OCR -- A Dataset for Receipt Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04493v2
- Date: Wed, 10 Sep 2025 23:26:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 16:52:23.993043
- Title: ReceiptSense: Beyond Traditional OCR -- A Dataset for Receipt Understanding
- Title（参考訳）: ReceiptSense: 従来のOCRを超えて - Receipt理解のためのデータセット
- Authors: Abdelrahman Abdallah, Mohamed Mounis, Mahmoud Abdalla, Mahmoud SalahEldin Kasem, Mohamed Mahmoud, Ibrahim Abdelhalim, Mohamed Elkasaby, Yasser ElBendary, Adam Jatowt,
- Abstract要約: データセットはアラビア語のレシート理解のために設計された包括的なデータセットである。
データセットには、さまざまな小売設定からの2万のアノテートレシート、30,000のOCRアノテートイメージ、10,000のアイテムレベルのアノテーションが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.47301087011574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multilingual OCR and information extraction from receipts remains challenging, particularly for complex scripts like Arabic. We introduce \dataset, a comprehensive dataset designed for Arabic-English receipt understanding comprising 20,000 annotated receipts from diverse retail settings, 30,000 OCR-annotated images, and 10,000 item-level annotations, and a new Receipt QA subset with 1265 receipt images paired with 40 question-answer pairs each to support LLM evaluation for receipt understanding. The dataset captures merchant names, item descriptions, prices, receipt numbers, and dates to support object detection, OCR, and information extraction tasks. We establish baseline performance using traditional methods (Tesseract OCR) and advanced neural networks, demonstrating the dataset's effectiveness for processing complex, noisy real-world receipt layouts. Our publicly accessible dataset advances automated multilingual document processing research (see https://github.com/Update-For-Integrated-Business-AI/CORU ).
- Abstract（参考訳）: 多言語OCRとレシートからの情報抽出は、特にアラビア語のような複雑なスクリプトでは、依然として困難である。
そこで我々は,多様な小売店舗からの2万件の注釈付きレシート,3万件のOCR注釈付き画像,10,000件の項目レベルのアノテーションを含むアラビア英語のレシート理解のための包括的データセットである \dataset と,レシート理解のためのLLM評価をサポートするために,1265のレシート画像と40の質問応答ペアを組み合わせたReceipt QAサブセットを紹介した。
データセットは、商品名、アイテムの説明、価格、レシート番号、日付をキャプチャして、オブジェクト検出、OCR、情報抽出タスクをサポートする。
従来の手法(Tesseract OCR)と先進ニューラルネットワークを用いてベースライン性能を確立し,複雑な実世界のレシートレイアウトを処理するためのデータセットの有効性を示す。
私たちの公開データセットは、自動多言語文書処理の研究を前進させています(https://github.com/Update-For-Integrated-Business-AI/CORU を参照)。
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