論文の概要: An agentic system with reinforcement-learned subsystem improvements for parsing form-like documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13504v1
• Date: Fri, 16 May 2025 09:46:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.345164
• Title: An agentic system with reinforcement-learned subsystem improvements for parsing form-like documents
• Title（参考訳）: フォーム状文書解析のための強化学習サブシステムの改良型エージェントシステム
• Authors: Ayesha Amjad, Saurav Sthapit, Tahir Qasim Syed,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM)エージェントと強化学習ドライバエージェントを利用して,一貫性のある自己改善抽出を自動化するエージェントAIシステムを提案する。 我々の研究は、モノリシックなLCMベースの抽出の限界を強調し、タスク固有のプロンプトを備えたモジュール化されたマルチエージェントフレームワークを導入しました。 この自己修正適応システムは、人間の介入なしに正確な情報抽出を自動化することを目的として、多様な文書、ファイル形式、レイアウト、LLMを処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Extracting alphanumeric data from form-like documents such as invoices, purchase orders, bills, and financial documents is often performed via vision (OCR) and learning algorithms or monolithic pipelines with limited potential for systemic improvements. We propose an agentic AI system that leverages Large Language Model (LLM) agents and a reinforcement learning (RL) driver agent to automate consistent, self-improving extraction under LLM inference uncertainty. Our work highlights the limitations of monolithic LLM-based extraction and introduces a modular, multi-agent framework with task-specific prompts and an RL policy of rewards and penalties to guide a meta-prompting agent to learn from past errors and improve prompt-based actor agents. This self-corrective adaptive system handles diverse documents, file formats, layouts, and LLMs, aiming to automate accurate information extraction without the need for human intervention. Results as reported on two benchmark datasets of SOIRE, and CORD, are promising for the agentic AI framework.
• Abstract（参考訳）: 請求書、購入注文、請求書、財務書類などの形式的な文書からアルファ数値データを抽出することは、視覚(OCR)や学習アルゴリズム、システム改善の可能性を限定したモノリシックパイプラインを通じて行われることが多い。 大規模言語モデル(LLM)エージェントと強化学習(RL)ドライバエージェントを利用して,LLM推論の不確実性の下での一貫性のある自己改善抽出を自動化するエージェントAIシステムを提案する。 我々の研究は、モノリシックなLCMベースの抽出の限界を強調し、タスク固有のプロンプトを備えたモジュール化されたマルチエージェントフレームワークと、メタプロンプトエージェントが過去のエラーから学習し、プロンプトベースのアクターエージェントを改善するための報酬と罰則のRLポリシーを導入している。 この自己修正適応システムは、人間の介入なしに正確な情報抽出を自動化することを目的として、多様な文書、ファイル形式、レイアウト、LLMを処理する。 SOIREとCORDの2つのベンチマークデータセットで報告された結果は、エージェントAIフレームワークに期待できる。

関連論文リスト

• Agent-Enhanced Large Language Models for Researching Political Institutions [0.0]
  本稿では,タスクを合理化できる動的エージェントとして,Large Language Models (LLM) がどのように機能するかを示す。 エージェント検索増強世代(Agentic RAG)が中心である。 このアプローチの可能性を実証するために、米国議会の研究者を支援するために設計されたLLMエージェントであるコングレスラを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T22:04:40Z)
• Scaling Autonomous Agents via Automatic Reward Modeling And Planning [52.39395405893965]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示している。 しかし、彼らは多段階の意思決定と環境フィードバックを必要とする問題に苦戦している。 人間のアノテーションを使わずに環境から報酬モデルを自動的に学習できるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:49:25Z)
• LLM-AutoDiff: Auto-Differentiate Any LLM Workflow [58.56731133392544]
  自動プロンプト工学(APE)のための新しいフレームワーク LLM-AutoDiff について紹介する。 LLMs-AutoDiffは、各テキスト入力をトレーニング可能なパラメータとして扱い、フリーズした後方エンジンを使用して、テキスト勾配に対するフィードバック・アキンを生成する。 精度とトレーニングコストの両方において、既存のテキスト勾配ベースラインを一貫して上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T03:18:48Z)
• LatteReview: A Multi-Agent Framework for Systematic Review Automation Using Large Language Models [0.0]
  LatteReviewはPythonベースのフレームワークで、大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェントシステムを活用して、体系的なレビュープロセスの重要な要素を自動化する。 このフレームワークは、外部コンテキストを組み込むRetrieval-Augmented Generation (RAG)、マルチモーダルレビュー、構造化された入力と出力に対するPydanticベースの検証、大規模データセットを扱う非同期プログラミングなどの機能をサポートしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-05T17:53:00Z)
• AutoML-Agent: A Multi-Agent LLM Framework for Full-Pipeline AutoML [56.565200973244146]
  自動機械学習(Automated Machine Learning, ML)は、開発パイプライン内のタスクを自動化することによって、AI開発を加速する。 近年の作業では,そのような負担を軽減するために,大規模言語モデル(LLM)の利用が始まっている。 本稿では,フルパイプのAutoMLに適した新しいマルチエージェントフレームワークであるAutoML-Agentを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T20:01:09Z)
• Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations [53.76682562935373]
  我々は,LLMを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,textbfInteRecAgentという効率的なフレームワークを紹介した。 InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T07:36:44Z)
• Language Models Enable Simple Systems for Generating Structured Views of Heterogeneous Data Lakes [54.13559879916708]
  EVAPORATEは大規模言語モデル(LLM)を利用したプロトタイプシステムである。 コード合成は安価だが、各文書をLSMで直接処理するよりもはるかに正確ではない。 直接抽出よりも優れた品質を実現する拡張コード実装EVAPORATE-CODE+を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T06:00:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。