論文の概要: LMV-RPA: Large Model Voting-based Robotic Process Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17965v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 20:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:43.932252
• Title: LMV-RPA: Large Model Voting-based Robotic Process Automation
• Title（参考訳）: LMV-RPA:大規模投票に基づくロボットプロセス自動化
• Authors: Osama Abdellatif, Ahmed Ayman, Ali Hamdi,
• Abstract要約: 本稿では,OCRを向上する大規模モデル投票型ロボットプロセス自動化システムであるLMV-RPAを紹介する。 LMV-RPAは、Paddle OCR、Tesseract OCR、Easy OCR、DocTRなどのOCRエンジンから出力を統合する。 OCRタスクの99%の精度を実現し、ベースラインモデルの94%を突破し、処理時間を80%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Automating high-volume unstructured data processing is essential for operational efficiency. Optical Character Recognition (OCR) is critical but often struggles with accuracy and efficiency in complex layouts and ambiguous text. These challenges are especially pronounced in large-scale tasks requiring both speed and precision. This paper introduces LMV-RPA, a Large Model Voting-based Robotic Process Automation system to enhance OCR workflows. LMV-RPA integrates outputs from OCR engines such as Paddle OCR, Tesseract OCR, Easy OCR, and DocTR with Large Language Models (LLMs) like LLaMA 3 and Gemini-1.5-pro. Using a majority voting mechanism, it processes OCR outputs into structured JSON formats, improving accuracy, particularly in complex layouts. The multi-phase pipeline processes text extracted by OCR engines through LLMs, combining results to ensure the most accurate outputs. LMV-RPA achieves 99 percent accuracy in OCR tasks, surpassing baseline models with 94 percent, while reducing processing time by 80 percent. Benchmark evaluations confirm its scalability and demonstrate that LMV-RPA offers a faster, more reliable, and efficient solution for automating large-scale document processing tasks.
• Abstract（参考訳）: 高ボリュームな非構造化データ処理を自動化することは、運用効率に不可欠である。 光文字認識(OCR)は重要であるが、複雑なレイアウトや曖昧なテキストの精度と効率に苦慮することが多い。 これらの課題は特に、スピードと精度の両方を必要とする大規模タスクにおいて顕著である。 本稿では,OCRワークフローを向上する大規模モデル投票型ロボットプロセス自動化システムであるLMV-RPAを紹介する。 LMV-RPAは、Paddle OCR、Tesseract OCR、Easy OCR、DocTRといったOCRエンジンからの出力をLLaMA 3やGemini-1.5-proのような大規模言語モデル(LLM)と統合している。 過半数の投票機構を使用して、OCR出力を構造化JSONフォーマットに処理し、特に複雑なレイアウトにおいて精度を向上させる。 マルチフェーズパイプラインは、OLMを通してOCRエンジンによって抽出されたテキストを処理し、結果を組み合わせ、最も正確な出力を保証する。 LMV-RPAはOCRタスクの99%の精度を実現し、ベースラインモデルの94%を上回り、処理時間を80%削減した。 LMV-RPAは大規模文書処理タスクを自動化するために,より高速で信頼性が高く,効率的なソリューションを提供する。

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