Extrahieren von gemeinsamen Dokumentstrukturen für besseres Verständnis

Dokumentsammlungen in verschiedenen Bereichen wie Recht, Medizin oder Finanzen haben oft eine gemeinsame Struktur. Diese Struktur kann sowohl Menschen als auch Maschinenmodellen helfen, den Inhalt besser zu verstehen. Unser Ziel ist es, das typische Layout von Dokumenten in einer Sammlung herauszufinden. Dazu müssen wir gemeinsame Themen identifizieren, auch wenn die Überschriften unterschiedlich formuliert sind, und jedes Thema mit spezifischen Stellen in den Dokumenten verknüpfen.

Es gibt einige Herausforderungen, mit denen wir in dieser Arbeit konfrontiert sind. Die Überschriften, die wiederkehrende Themen anzeigen, verwenden oft unterschiedliche Wörter. Einige Überschriften sind einzigartig für ein einzelnes Dokument und spiegeln nicht das Gesamtmuster wider. Auch die Reihenfolge der Themen kann von Dokument zu Dokument variieren. Um diese Herausforderungen zu meistern, haben wir eine Methode basierend auf Graphen entwickelt, die Ähnlichkeiten innerhalb und zwischen Dokumenten betrachtet, um die gemeinsame Struktur herauszufiltern.

Unsere Tests in drei verschiedenen Bereichen in Englisch und Hebräisch zeigen, dass unsere Methode sinnvolle Strukturen in Dokumentsammlungen finden kann. Wir hoffen, dass in Zukunft andere unsere Arbeit nutzen können, um mit mehreren Dokumenten umzugehen oder Modelle zu entwickeln, die sich der Dokumentstrukturen bewusst sind.

#Die Bedeutung der Dokumentstruktur

Die Kenntnis der allgemeinen Struktur eines typischen Dokuments in einer Sammlung kann in vielen Situationen in verschiedenen Bereichen hilfreich sein. Zum Beispiel wollen Anwälte im juristischen Bereich oft Sammlungen von Rechtssachen analysieren, um Trends im Laufe der Zeit zu erkennen. Sie könnten nach Mustern bei Strafen in verschiedenen Rechtsentscheidungen suchen. Obwohl jede Entscheidung normalerweise einen eigenen Abschnitt für die Strafe hat, kann es schwierig sein, diesen Abschnitt zu finden, da die Überschriften oft inkonsistent sind. Verschiedene Urteile könnten diesen Abschnitt mit unterschiedlichen Begriffen wie "Strafe", "Urteilsentscheidung" oder "Auferlegte Strafe" kennzeichnen und an verschiedenen Stellen innerhalb der Dokumente positionieren, was es Anwälten schwer macht, durch viel Text zu sichten.

Ausserdem kann ein gemeinsames Verständnis der Dokumentstruktur Maschinenmodellen helfen, die mit mehreren Dokumenten arbeiten. Zum Beispiel kann die Integration der Dokumentstruktur in ein Transformer-Modell die Leistung bei Aufgaben, die mehrere Dokumente betreffen, verbessern.

Um sowohl Menschen als auch Maschinenmodellen zu helfen, wollen wir die gemeinsame Struktur in Dokumentensammlungen identifizieren. Dazu ist es notwendig, gemeinsame Themen zu erkennen, während wir Variationen in der Formulierung ignorieren und jedes Thema mit dem richtigen Abschnitt in den Dokumenten verknüpfen. Zum Beispiel wollen wir Überschriften wie "Zusammenfassung des Falls", "Vorgelegte Beweise" und "Urteil" als die Hauptthemen eines typischen juristischen Dokuments identifizieren und nicht als spezifische Überschrift für ein einzelnes Dokument. Das bedeutet, wir müssen erkennen, dass "Urteil" und "Urteilsentscheidung" dasselbe Thema bezeichnen.

#Herausforderungen bei der Extraktion der Dokumentstruktur

Die automatische Ermittlung der üblichen Dokumentstruktur ist nicht einfach. Obwohl Überschriften oft helfen, zu definieren, wo Themen sind, sind sie manchmal in der Formulierung zu unterschiedlich, um direkt nützlich für das Verständnis der gesamten Struktur zu sein. Zum Beispiel könnte dieselbe Information als "Urteil", "Urteilsresultat" oder "Entscheidung" bezeichnet werden. Ausserdem könnten einige Abschnittsüberschriften exklusiv für bestimmte Dokumente sein und nicht Teil der breiteren Struktur. Schliesslich kann die Reihenfolge der Abschnitte einige Hinweise geben, ist aber oft inkonsistent zwischen den Dokumenten.

Die Herausforderung besteht also darin, Abschnittsüberschriften innerhalb der Sammlung in Einklang zu bringen und dabei flexibel genug zu sein, um Abschnitte zu ignorieren, die keine gemeinsame Struktur repräsentieren.

#Unsere unüberwachte Methode

Wir haben eine unüberwachte Methode entwickelt, die ein gemeinsames Signal über die Sammlung nutzt, um die Dokumentstruktur zu extrahieren. Dazu repräsentieren wir die Dokumentsammlung als einen vollständigen ungerichteten Graphen, in dem jeder Knoten eine potenzielle Themengrenze darstellt und die Kanten zwischen ihnen ihre semantischen Ähnlichkeiten repräsentieren. Dieses Setup hilft uns, die Beziehungen sowohl innerhalb eines einzelnen Dokuments als auch über die gesamte Sammlung hinweg zu verstehen.

Zum Beispiel setzen wir eine starke Verbindung zwischen "Fallübersicht" und "Einführung in den Fall", da sie sich auf ähnliche Themen beziehen. Unser Ziel ist es, Gruppen von Knoten innerhalb des Graphen zu finden, wobei jede Gruppe einen kohärenten Teil der Gesamtstruktur des Dokuments darstellt und diese Gruppen zu einer sammlungweiten Inhaltsübersicht zu filtern.

#Verwendete Datensätze

Um zu zeigen, dass unsere Methode in verschiedenen Bereichen und Sprachen funktioniert, haben wir drei verschiedene Datensätze gesammelt. Dazu gehören zwei englische Datensätze aus dem Finanz- und Rechtsbereich sowie ein hebräischer Datensatz bestehend aus juristischen Dokumenten. Diese breite Palette zeigt, dass unser Ansatz an unterschiedliche Sprachen und Fachgebiete anpassbar ist.

#Bewertung unserer Methode

Wir haben drei Bewertungsmetriken entwickelt. Die erste ist eine menschliche Bewertung zur Überprüfung der "Header-Interferenz", die aus einer gängigen Metrik für Clustering-Aufgaben übernommen wurde. Dies hilft, zu beurteilen, wie gut die Sammlung repräsentiert ist. Die zweite ist eine automatische Bewertung für die Dokumentebene, die die Abdeckung unserer vorhergesagten Struktur überprüft. Schliesslich führen wir eine qualitative Überprüfung der vorhergesagten Überschriften durch, um zu sehen, wie sinnvoll sie im Vergleich zu einer bekannten Sammlung sind.

Unsere Erkenntnisse zeigen, dass unsere Methode eine sinnvolle typische Dokumentstruktur extrahiert. Sie kann die Gesamtstruktur der Sammlung genau widerspiegeln und gleichzeitig auf individuelle Dokumente abbilden. Unsere Methode erweist sich als robust in verschiedenen Bereichen und Sprachen, erfordert wenig Aufsicht und minimale Anpassung an spezifische Fachgebiete.

#Wichtige Beiträge

Unsere wichtigsten Beiträge sind folgende:

1. Wir definieren formal eine neue Aufgabe, die sich auf die Identifizierung der typischen Dokumentstruktur innerhalb einer Dokumentsammlung konzentriert.
2. Wir haben drei Datensätze aus verschiedenen Bereichen und Sprachen für diese Aufgabe erstellt.
3. Wir haben eine unüberwachte Methode entwickelt, die sammlungweite Signale nutzt, um einen Algorithmus zur Gemeindenerkennung zu implementieren.

#Schritte in unserem Ansatz

Der Prozess zur Extraktion von Struktur aus einer Dokumentsammlung besteht aus drei Hauptschritten:

1. Identifizierung von Dokumentüberschriften: Wir gehen davon aus, dass Dokumentüberschriften explizit im Text erscheinen. Wir verwenden regelbasierte Methoden, um potenzielle Überschriften zu erkennen, und stützen uns auf Muster, die in der gesamten Sammlung häufig sind, während wir andere Elemente, die wie Überschriften aussehen, aber nicht sind, ausblenden.

2. Erstellung einer Sammlungrepräsentation: Nachdem wir jedes Dokument in Themen zerlegt haben, müssen wir sowohl Ähnlichkeiten innerhalb einzelner Dokumente als auch über die gesamte Sammlung hinweg darstellen. Wir erstellen einen Graph, in dem Knoten die identifizierten Überschriften repräsentieren und Kanten die Ähnlichkeiten anhand ihrer Bedeutungen, Inhalte und Positionen in den Dokumenten zeigen.

3. Extraktion der typischen Dokumentstruktur: Schliesslich wollen wir die wichtigsten Themen finden und abbilden, die in der Sammlung auftauchen. Wir verwenden die Gemeindenerkennung im Graphen, um Gruppen von eng verwandten Knoten zu finden, die kohärente Themen über verschiedene Dokumente hinweg bilden.

#Datensammlung

Wir haben drei Dokumentsammlungen gesammelt, um unseren Ansatz zu bewerten, die verschiedene Bereiche und Sprachen abdecken. Ein Datensatz besteht aus Finanzberichten, ein anderer enthält rechtliche Verträge und der dritte setzt sich aus juristischen Dokumenten in Hebräisch zusammen. Jeder Datensatz bietet unterschiedliche strukturelle Merkmale und zeigt die Anpassungsfähigkeit unserer Methode.

#Experimentelles Setup

Unsere Methode integriert mehrere Parameter, die auf bestimmte Eigenschaften jedes Datensatzes zugeschnitten sind. Für zwei der englischen Datensätze verwenden wir eine Version eines Sprachmodells, das gut darin performt, Dokumenttexte einzubetten. Für den hebräischen Datensatz wird ein anderes Sprachmodell eingesetzt.

Wir gestalten die Gewichte der Ähnlichkeitsmetriken basierend auf dem Wissen über die jeweiligen Fachgebiete. Zum Beispiel setzen wir höhere Gewichte für Überschriftenähnlichkeiten in stärker strukturierten Sammlungen.

#Header-Interferenzbewertung

In dieser Bewertung präsentieren wir den Teilnehmern zehn Überschriften, von denen neun aus derselben Gemeinschaft stammen, während eine zufällig aus einer anderen Gemeinschaft ausgewählt wird. Ihre Aufgabe ist es, den Eindringling zu identifizieren. Dieser Ansatz ermöglicht es uns zu sehen, wie gut definiert unsere Gemeinschaften sind, da eine sinnvolle Gemeinschaft hohe Ähnlichkeiten intern und niedrige Ähnlichkeiten mit anderen Gruppen zeigen sollte.

Um Daten zu sammeln, haben wir Plattformen für das Crowdsourcing von Annotationen genutzt. Die Teilnehmer mussten einen Test bestehen, um Qualität sicherzustellen, bevor sie annotieren durften.

#Dokumenten-Grounding-Bewertung

In dieser Bewertung analysieren wir, wie gut unsere vorhergesagte Struktur mit tatsächlichen Textstellen in den Dokumenten übereinstimmt. Wir erstellen "Gold"-Labels, um sie mit den Vorhersagen unseres Systems zu vergleichen. Wir konstruieren exakte und partielle Übereinstimmungspunkte, um zu sehen, wie gut unsere Vorhersagen mit den Goldstandards übereinstimmen.

#Wichtige Erkenntnisse

Die Ergebnisse der Header-Interferenzbewertungen zeigen, dass unsere Methode erfolgreich eine sinnvolle Struktur erfasst und die Zufallsgenauigkeit übertrifft. Wir beobachten, dass unsere Methode in Datensätzen mit strikteren strukturellen Richtlinien am besten funktioniert. Gelegentlich verwirrt sie jedoch verwandte Themen und gruppiert gegensätzliche Themen zusammen.

Bei der Dokumenten-Grounding-Bewertung erfasst unsere Methode genau die korrekte Dokumentstruktur und zeigt hohe partielle Übereinstimmungspunkte. Der exakte Übereinstimmungspunkt kann jedoch aufgrund der Natur der Textstellen streng sein, was zu niedrigeren Zahlen in dieser Kategorie führen kann.

#Qualitative Analyse

Wir führen eine qualitative Analyse durch, um visuell zu erkunden, wie gut unsere vorhergesagten Überschriften mit tatsächlichen Überschriften übereinstimmen. Wir stellen fest, dass die meisten der vorhergesagten Überschriften gut mit unseren Goldstandards übereinstimmen, obwohl einige, die aus Rauschen stammen, weniger sinnvolle Verbindungen zeigen.

#Verwandte Arbeiten

Viele Theorien und Studien haben sich auf die Extraktion der Dokumentstruktur konzentriert. Traditionelle Methoden erfordern oft Aufsicht und funktionieren nur für bestimmte Sprachen oder Fachgebiete. Unser Ansatz hebt sich hervor, weil er unüberwacht ist, keine Labels benötigt und auf ein breites Spektrum von Sprachen und Bereichen anwendbar ist.

Während frühere Arbeiten die Strukturextraktion für einzelne Dokumente betrachtet oder auf externe Informationen zurückgegriffen haben, die nicht die gesamte Sammlung berücksichtigen, bezieht unsere Methode das gesamte Dokumentenset ein und nutzt Ähnlichkeiten, um zugrunde liegende Strukturen zu offenbaren.

#Fazit

In diesem Papier haben wir eine unüberwachte Methode zur Identifizierung typischer Dokumentstrukturen innerhalb von Sammlungen vorgestellt. Wir haben die Effektivität unserer Methode über verschiedene Datensätze hinweg demonstriert und ihr Potenzial für Anwendungen hervorgehoben, die Benutzern helfen und Maschinenmodelle verbessern können.

Unsere Methode ermöglicht ein besseres Durchsuchen von Sammlungen und könnte potenziell bei Aufgaben wie Informationsabruf und Zusammenfassung helfen. Zukünftige Arbeiten könnten diesen Ansatz erweitern, um Dokumentensammlungen ohne klare Überschriften einzuschliessen und ein Mittel zu entwickeln, um hierarchische Strukturen zu erkennen.

Da die Richtlinien bezüglich sensibler Informationen streng befolgt wurden, haben wir die Zustimmung der Teilnehmer sichergestellt und während unserer Studie ein verantwortungsvolles Forschungsumfeld angestrebt.