論文の概要: Deep Learning based Visually Rich Document Content Understanding: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01287v2
- Date: Fri, 20 Jun 2025 10:23:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.691753
- Title: Deep Learning based Visually Rich Document Content Understanding: A Survey
- Title（参考訳）: 深層学習に基づくビジュアルリッチな文書コンテンツ理解:調査
- Authors: Yihao Ding, Soyeon Caren Han, Jean Lee, Eduard Hovy,
- Abstract要約: ビジュアルリッチドキュメント(VRD)は、学術、金融、医療、マーケティングといった分野において重要な役割を担っている。
VRDから情報を抽出する従来のアプローチは、専門家の知識と手動のアノテーションに大きく依存している。
近年のディープラーニングの進歩は、事前学習を通じて視覚、言語、レイアウト機能を統合するマルチモーダルモデルを実現することで、この状況を変えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.746453741520826
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visually Rich Documents (VRDs) play a vital role in domains such as academia, finance, healthcare, and marketing, as they convey information through a combination of text, layout, and visual elements. Traditional approaches to extracting information from VRDs rely heavily on expert knowledge and manual annotation, making them labor-intensive and inefficient. Recent advances in deep learning have transformed this landscape by enabling multimodal models that integrate vision, language, and layout features through pretraining, significantly improving information extraction performance. This survey presents a comprehensive overview of deep learning-based frameworks for VRD Content Understanding (VRD-CU). We categorize existing methods based on their modeling strategies and downstream tasks, and provide a comparative analysis of key components, including feature representation, fusion techniques, model architectures, and pretraining objectives. Additionally, we highlight the strengths and limitations of each approach and discuss their suitability for different applications. The paper concludes with a discussion of current challenges and emerging trends, offering guidance for future research and practical deployment in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: ビジュアルリッチドキュメント(VRD)は、学術、金融、医療、マーケティングといった分野において、テキスト、レイアウト、視覚要素の組み合わせを通じて情報を伝達する上で重要な役割を果たす。
VRDから情報を抽出する従来のアプローチは、専門家の知識と手動のアノテーションに大きく依存しており、労働集約的で非効率である。
近年のディープラーニングの進歩は、事前学習を通じて視覚、言語、レイアウト機能を統合するマルチモーダルモデルを実現し、情報抽出性能を大幅に改善することで、この状況を変えている。
本稿では,VRDコンテンツ理解(VRD-CU)のためのディープラーニングベースのフレームワークの概要を概観する。
既存の手法をモデリング戦略と下流タスクに基づいて分類し、特徴表現、融合技術、モデルアーキテクチャ、事前学習目的を含む重要なコンポーネントの比較分析を行う。
さらに、各アプローチの長所と短所を強調し、異なるアプリケーションに対するそれらの適合性について議論する。
この論文は、現在の課題と新たなトレンドについて議論し、将来の研究のためのガイダンスと現実のシナリオへの実践的な展開を提供する。
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