論文の概要: Extract Information from Hybrid Long Documents Leveraging LLMs: A Framework and Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20072v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 07:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:33.153036
• Title: Extract Information from Hybrid Long Documents Leveraging LLMs: A Framework and Dataset
• Title（参考訳）: LLMを利用したハイブリッドロングドキュメントからの情報抽出:フレームワークとデータセット
• Authors: Chongjian Yue, Xinrun Xu, Xiaojun Ma, Lun Du, Zhiming Ding, Shi Han, Dongmei Zhang, Qi Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストと表のデータを含むハイブリッドテキストを理解し解析することができる。 本研究では,LLMがHLD(Hybrid Long Document)を処理できるようにするための自動情報抽出フレームワーク(AIE)を提案し,HLDからの情報抽出の4つの重要な側面を分析する実験を行った。 HLDにおけるデータセット不足の問題に対処し、今後の作業を支援するために、金融レポート数値抽出(FINE)データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.286323454512996
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate exceptional performance in textual understanding and tabular reasoning tasks. However, their ability to comprehend and analyze hybrid text, containing textual and tabular data, remains unexplored. The hybrid text often appears in the form of hybrid long documents (HLDs), which far exceed the token limit of LLMs. Consequently, we apply an Automated Information Extraction framework (AIE) to enable LLMs to process the HLDs and carry out experiments to analyse four important aspects of information extraction from HLDs. Given the findings: 1) The effective way to select and summarize the useful part of a HLD. 2) An easy table serialization way is enough for LLMs to understand tables. 3) The naive AIE has adaptability in many complex scenarios. 4) The useful prompt engineering to enhance LLMs on HLDs. To address the issue of dataset scarcity in HLDs and support future work, we also propose the Financial Reports Numerical Extraction (FINE) dataset. The dataset and code are publicly available in the attachments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解や表の推論タスクにおいて、例外的なパフォーマンスを示す。 しかし、テキストと表データを含むハイブリッドテキストを理解・分析する能力は、まだ解明されていない。 ハイブリッドテキストは、LLMのトークン制限を超えているハイブリッド長文書(HLD)の形で現れることが多い。 その結果、自動情報抽出フレームワーク(AIE)を用いて、LDMがHLDを処理し、HLDからの情報抽出の4つの重要な側面を分析する実験を行う。 以下の結果が得られた。 1)HLDの有用な部分を選択・要約する有効な方法。 2) LLM が表を理解するのに十分簡単なテーブルシリアライズ手法である。 3) 難解なAIEは多くの複雑なシナリオにおいて適応性を持つ。 4) HLD上でのLDMの強化に有用なプロンプトエンジニアリング。 HLDにおけるデータセット不足の問題に対処し、今後の作業を支援するために、金融レポート数値抽出(FINE)データセットを提案する。 データセットとコードは添付ファイルで公開されている。

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