論文の概要: BoundingDocs: a Unified Dataset for Document Question Answering with Spatial Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03403v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 21:46:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:44.790128
• Title: BoundingDocs: a Unified Dataset for Document Question Answering with Spatial Annotations
• Title（参考訳）: BoundingDocs:空間アノテーションによる文書質問応答のための統一データセット
• Authors: Simone Giovannini, Fabio Coppini, Andrea Gemelli, Simone Marinai,
• Abstract要約: 文書質問回答(QA)のための統合データセットを提案する。 情報抽出(IE)などの既存の文書AIタスクを質問応答タスクに再構成する。 一方、全文書のOCRを公開し、文書画像中の回答の正確な位置をバウンディングボックスとして含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9798896492745537
• License:
• Abstract: We present a unified dataset for document Question-Answering (QA), which is obtained combining several public datasets related to Document AI and visually rich document understanding (VRDU). Our main contribution is twofold: on the one hand we reformulate existing Document AI tasks, such as Information Extraction (IE), into a Question-Answering task, making it a suitable resource for training and evaluating Large Language Models; on the other hand, we release the OCR of all the documents and include the exact position of the answer to be found in the document image as a bounding box. Using this dataset, we explore the impact of different prompting techniques (that might include bounding box information) on the performance of open-weight models, identifying the most effective approaches for document comprehension.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ドキュメントAIに関連する複数の公開データセットと、視覚的にリッチな文書理解(VRDU)を組み合わせた文書質問回答(QA)の統一データセットを提案する。 一方、我々は、既存の文書AIタスクである情報抽出(IE)を質問応答タスクに再構成し、大規模言語モデルの訓練および評価に最適なリソースとし、一方、すべての文書のOCRをリリースし、文書イメージにある回答の正確な位置をバウンディングボックスとして含めます。 このデータセットを用いて、オープンウェイトモデルの性能に対する異なるプロンプト技術(バウンディングボックス情報を含むかもしれない)の影響を調査し、文書理解の最も効果的なアプローチを特定する。

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