論文の概要: KAP: MLLM-assisted OCR Text Enhancement for Hybrid Retrieval in Chinese Non-Narrative Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08452v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 14:01:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.803234
• Title: KAP: MLLM-assisted OCR Text Enhancement for Hybrid Retrieval in Chinese Non-Narrative Documents
• Title（参考訳）: KAP:中国非言語文書のハイブリッド検索のためのMLLM支援OCRテキスト強調
• Authors: Hsin-Ling Hsu, Ping-Sheng Lin, Jing-Di Lin, Jengnan Tzeng,
• Abstract要約: 本稿では,中国古来のノンナラティブ文書に適した2段階の事前処理フレームワークである知識認識前処理(KAP)を提案する。 Hybrid Retrievalとの互換性を向上させることで、KAPは検索アーキテクチャ自体を変更することなく、スパース法とDense Retrieval法の精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Knowledge-Aware Preprocessing (KAP), a two-stage preprocessing framework tailored for Traditional Chinese non-narrative documents, designed to enhance retrieval accuracy in Hybrid Retrieval systems. Hybrid Retrieval, which integrates Sparse Retrieval (e.g., BM25) and Dense Retrieval (e.g., vector embeddings), has become a widely adopted approach for improving search effectiveness. However, its performance heavily depends on the quality of input text, which is often degraded when dealing with non-narrative documents such as PDFs containing financial statements, contractual clauses, and tables. KAP addresses these challenges by integrating Multimodal Large Language Models (MLLMs) with LLM-driven post-OCR processing, refining extracted text to reduce OCR noise, restore table structures, and optimize text format. By ensuring better compatibility with Hybrid Retrieval, KAP improves the accuracy of both Sparse and Dense Retrieval methods without modifying the retrieval architecture itself.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイブリッド検索システムにおける検索精度を向上させるために,従来の中国語非ナラティブ文書に適した2段階の事前処理フレームワークである知識認識前処理(KAP)を提案する。 Sparse Retrieval (e g , BM25)とDense Retrieval (e g , ベクトル埋め込み)を統合したHybrid Retrievalは、検索効率を向上させるために広く採用されているアプローチである。 しかし、その性能は入力テキストの品質に大きく依存しており、金融文や契約条項、テーブルを含むPDFなどの非ナラティブ文書を扱う際にしばしば劣化する。 KAPはこれらの課題に対処するため、MLLM(Multimodal Large Language Models)とLLM駆動のポストOCR処理を統合し、抽出したテキストを精製してOCRノイズを低減し、テーブル構造を復元し、テキストフォーマットを最適化する。 Hybrid Retrievalとの互換性を向上させることで、KAPは検索アーキテクチャ自体を変更することなく、スパース法とDense Retrieval法の精度を向上させる。

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