論文の概要: Collage: Decomposable Rapid Prototyping for Information Extraction on Scientific PDFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23478v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 22:00:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:16.588394
• Title: Collage: Decomposable Rapid Prototyping for Information Extraction on Scientific PDFs
• Title（参考訳）: Collage: 科学PDF上の情報抽出のための分解可能なラピッドプロトタイピング
• Authors: Sireesh Gururaja, Yueheng Zhang, Guannan Tang, Tianhao Zhang, Kevin Murphy, Yu-Tsen Yi, Junwon Seo, Anthony Rollett, Emma Strubell,
• Abstract要約: コラージュ(Colllage)は, 科学的PDF上での様々な情報抽出モデルの高速なプロトタイピング, 可視化, 評価を目的としたツールである。 NLPベースのツールの開発者とユーザの両方が、中間状態の詳細なビューを提供することで、パイプラインの検査、デバッグ、理解を深めることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.610004991273005
• License:
• Abstract: Recent years in NLP have seen the continued development of domain-specific information extraction tools for scientific documents, alongside the release of increasingly multimodal pretrained transformer models. While the opportunity for scientists outside of NLP to evaluate and apply such systems to their own domains has never been clearer, these models are difficult to compare: they accept different input formats, are often black-box and give little insight into processing failures, and rarely handle PDF documents, the most common format of scientific publication. In this work, we present Collage, a tool designed for rapid prototyping, visualization, and evaluation of different information extraction models on scientific PDFs. Collage allows the use and evaluation of any HuggingFace token classifier, several LLMs, and multiple other task-specific models out of the box, and provides extensible software interfaces to accelerate experimentation with new models. Further, we enable both developers and users of NLP-based tools to inspect, debug, and better understand modeling pipelines by providing granular views of intermediate states of processing. We demonstrate our system in the context of information extraction to assist with literature review in materials science.
• Abstract（参考訳）: 近年のNLPでは、多モード事前学習型トランスフォーマーモデルのリリースとともに、科学的文書のためのドメイン固有情報抽出ツールの開発が続けられている。 異なる入力形式を受け入れ、しばしばブラックボックスであり、処理の失敗についての洞察をほとんど与えず、科学出版の最も一般的なフォーマットであるPDF文書を扱うことは滅多にない。 本研究では, 高速なプロトタイピング, 可視化, および科学的PDF上での異なる情報抽出モデルの評価を行うためのツールであるCollegeについて述べる。 Collage は任意の HuggingFace トークン分類器、複数の LLM 、その他のタスク固有のモデルの使用と評価を可能にし、新しいモデルの実験を加速するための拡張可能なソフトウェアインターフェースを提供する。 さらに、NLPベースのツールの開発者とユーザの両方が、処理の中間状態の詳細なビューを提供することで、パイプラインの検査、デバッグ、理解を深めることができます。 材料科学における文献レビューを支援するために,情報抽出の文脈で本システムを実証する。

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