論文の概要: LMRPA: Large Language Model-Driven Efficient Robotic Process Automation for OCR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18063v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 00:21:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:24.712638
• Title: LMRPA: Large Language Model-Driven Efficient Robotic Process Automation for OCR
• Title（参考訳）: LMRPA: OCRのための大規模言語モデル駆動型ロボットプロセス自動化
• Authors: Osama Hosam Abdellaif, Abdelrahman Nader, Ali Hamdi,
• Abstract要約: 本稿では,LMRPA(Large Model-Driven Robotic Process Automation Model)を紹介する。 光学文字認識(OCR)タスクの効率と速度を大幅に向上させるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces LMRPA, a novel Large Model-Driven Robotic Process Automation (RPA) model designed to greatly improve the efficiency and speed of Optical Character Recognition (OCR) tasks. Traditional RPA platforms often suffer from performance bottlenecks when handling high-volume repetitive processes like OCR, leading to a less efficient and more time-consuming process. LMRPA allows the integration of Large Language Models (LLMs) to improve the accuracy and readability of extracted text, overcoming the challenges posed by ambiguous characters and complex text structures.Extensive benchmarks were conducted comparing LMRPA to leading RPA platforms, including UiPath and Automation Anywhere, using OCR engines like Tesseract and DocTR. The results are that LMRPA achieves superior performance, cutting the processing times by up to 52\%. For instance, in Batch 2 of the Tesseract OCR task, LMRPA completed the process in 9.8 seconds, where UiPath finished in 18.1 seconds and Automation Anywhere finished in 18.7 seconds. Similar improvements were observed with DocTR, where LMRPA outperformed other automation tools conducting the same process by completing tasks in 12.7 seconds, while competitors took over 20 seconds to do the same. These findings highlight the potential of LMRPA to revolutionize OCR-driven automation processes, offering a more efficient and effective alternative solution to the existing state-of-the-art RPA models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,光学式文字認識(OCR)タスクの効率と速度を大幅に向上させるために,LMRPA(Large Model-Driven Robotic Process Automation)モデルを提案する。 従来のRPAプラットフォームは、OCRのような高ボリュームの反復プロセスを扱う際に、パフォーマンスのボトルネックに悩まされることが多い。 LMRPAは、LMRPAを、UiPathやAutomance Anywhereを含む主要なRPAプラットフォームと比較し、TesseractやDocTRのようなOCRエンジンを用いて、LMRPAと比較し、曖昧な文字や複雑なテキスト構造によって生じる課題を克服し、抽出されたテキストの精度と可読性を改善するために、LLMsの統合を可能にする。 その結果,LMRPAは処理時間を最大52倍に短縮し,優れた性能が得られることがわかった。 例えば、Tesseract OCRタスクのバッチ2では、LMRPAが9.8秒でプロセスを完了し、UiPathは18.1秒で、Automance Anywhereは18.7秒で完了した。 DocTRでは同様の改善が見られ、LMRPAはタスクを12.7秒で完了させることで同じプロセスを実行する他の自動化ツールよりも優れ、競合は20秒以上かかる。 これらの知見は、OCR駆動自動化プロセスに革命をもたらすLMRPAの可能性を強調し、既存の最先端のRPAモデルに対して、より効率的で効果的な代替ソリューションを提供する。

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