論文の概要: Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21169v3
• Date: Wed, 06 Nov 2024 00:11:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:48.655166
• Title: Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction
• Title（参考訳）: 文書解析:構造化情報抽出の技法・課題・展望
• Authors: Qintong Zhang, Victor Shea-Jay Huang, Bin Wang, Junyuan Zhang, Zhengren Wang, Hao Liang, Shawn Wang, Matthieu Lin, Conghui He, Wentao Zhang,
• Abstract要約: 文書解析は、構造化されていない文書と半構造化された文書を機械可読データに変換するのに不可欠である。 文書解析は知識ベースの構築とトレーニングデータ生成において不可欠である。 本稿では,モジュール型文書解析システムと複雑なレイアウト処理における視覚言語モデルが直面する課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.47150047875133
• License:
• Abstract: Document parsing is essential for converting unstructured and semi-structured documents-such as contracts, academic papers, and invoices-into structured, machine-readable data. Document parsing extract reliable structured data from unstructured inputs, providing huge convenience for numerous applications. Especially with recent achievements in Large Language Models, document parsing plays an indispensable role in both knowledge base construction and training data generation. This survey presents a comprehensive review of the current state of document parsing, covering key methodologies, from modular pipeline systems to end-to-end models driven by large vision-language models. Core components such as layout detection, content extraction (including text, tables, and mathematical expressions), and multi-modal data integration are examined in detail. Additionally, this paper discusses the challenges faced by modular document parsing systems and vision-language models in handling complex layouts, integrating multiple modules, and recognizing high-density text. It emphasizes the importance of developing larger and more diverse datasets and outlines future research directions.
• Abstract（参考訳）: 文書解析は、契約、学術論文、請求書を構造化された機械可読データに変換するのに不可欠である。 文書解析は、構造化されていない入力から信頼できる構造化データを抽出する。 特に近年の大規模言語モデルにおける成果では、文書解析は知識ベースの構築と学習データ生成において不可欠である。 この調査では、モジュールパイプラインシステムから、大規模ビジョン言語モデルによって駆動されるエンドツーエンドモデルまで、主要な方法論を網羅した、ドキュメント解析の現状を包括的にレビューする。 レイアウト検出,コンテンツ抽出(テキスト,表,数式を含む),マルチモーダルデータ統合などのコアコンポーネントについて詳細に検討した。 さらに,複雑なレイアウト処理,複数モジュールの統合,高密度テキスト認識において,モジュール型文書解析システムや視覚言語モデルが直面する課題についても論じる。 より大きく多様なデータセットを開発することの重要性を強調し、今後の研究の方向性を概説する。

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