論文の概要: Seg2Act: Global Context-aware Action Generation for Document Logical Structuring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06802v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 11:58:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 03:30:47.241559
- Title: Seg2Act: Global Context-aware Action Generation for Document Logical Structuring
- Title（参考訳）: Seg2Act: 文書論理構造化のためのグローバルコンテキスト対応アクション生成
- Authors: Zichao Li, Shaojie He, Meng Liao, Xuanang Chen, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Yanxiong Lu, Xianpei Han, Le Sun,
- Abstract要約: 文書論理構造化のためのエンドツーエンドな生成手法であるSeg2Actを紹介する。
Seg2Actは、グローバルコンテキスト認識生成モデルを介してアクションシーケンスを反復的に生成し、そのグローバルコンテキストと現在の論理構造を同時に更新する。
ChCatExtとHierDocデータセットの実験は、教師付きおよび転送学習設定の両方において、Seg2Actの優れたパフォーマンスを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.55145491566147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Document logical structuring aims to extract the underlying hierarchical structure of documents, which is crucial for document intelligence. Traditional approaches often fall short in handling the complexity and the variability of lengthy documents. To address these issues, we introduce Seg2Act, an end-to-end, generation-based method for document logical structuring, revisiting logical structure extraction as an action generation task. Specifically, given the text segments of a document, Seg2Act iteratively generates the action sequence via a global context-aware generative model, and simultaneously updates its global context and current logical structure based on the generated actions. Experiments on ChCatExt and HierDoc datasets demonstrate the superior performance of Seg2Act in both supervised and transfer learning settings.
- Abstract（参考訳）: 文書論理構造は、文書の階層構造を抽出することを目的としており、これは文書のインテリジェンスにとって不可欠である。
従来のアプローチは、長いドキュメントの複雑さと可変性を扱うのに不足することが多い。
これらの問題に対処するため、我々は、論理構造抽出をアクション生成タスクとして再考する、エンドツーエンドで生成ベースの文書論理構造化手法であるSeg2Actを紹介した。
具体的には、文書のテキストセグメントが与えられた場合、Seg2Actは、グローバルコンテキスト認識生成モデルを介して、反復的にアクションシーケンスを生成し、生成されたアクションに基づいて、そのグローバルコンテキストと現在の論理構造を同時に更新する。
ChCatExtとHierDocデータセットの実験は、教師付きおよび転送学習設定の両方において、Seg2Actの優れたパフォーマンスを示している。
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