Einsatz von Sprachmodellen für Dokumentenfragenbeantwortung

Dokumentenfragebeantwortung (DQA) ist eine Aufgabe, bei der das Modell Fragen basierend auf Text aus Bildern beantwortet. Das kann Dokumente wie Quittungen, Formulare oder sogar Plakate umfassen. Die Herausforderung besteht darin, den Text zu extrahieren und zu verstehen und dann genaue Antworten auf Fragen zum Inhalt zu geben.

Der traditionelle Ansatz für DQA kombiniert normalerweise zwei Hauptteile: einen Vision Encoder, der hilft, das Bild zu verarbeiten, und ein Sprachmodell, das die Fragen versteht und Antworten liefert. Der Vision Encoder erfasst das Layout und die visuellen Elemente im Bild, während das Sprachmodell Kontext und Wissen hinzufügt, um die Antworten zu generieren.

Allerdings bleibt unklar, wie wichtig jeder Teil für eine gute Leistung ist. Das ist besonders interessant mit dem Aufstieg von anweisungsoptimierten Sprachmodellen, die sich schnell an neue Aufgaben anpassen können.

#Was dieser Artikel erkundet

In dieser Arbeit schauen wir uns drei wichtige Bereiche an:

1. Können wir nur ein Sprachmodell für DQA nutzen?
2. Wie können wir den Text aus Bildern organisieren, um ihn in ein Sprachmodell einzuspeisen?
3. Ist es machbar, sich ausschliesslich auf ein Sprachmodell für diese Aufgaben zu verlassen?

Wir analysieren verschiedene Datensätze, um zu sehen, wie gut ein Sprachmodell abschneidet, wenn wir nur Text ohne einen Vision Encoder verwenden.

#Die Rolle von Text und Bildern

DQA erfordert, dass das Modell mehrere Aspekte bewältigt:

1. Nützliche Merkmale aus Rohbildern extrahieren.
2. Das Layout des Textes verstehen.
3. Textwissen mit realen Informationen kombinieren, um Fragen zu beantworten.

Viele aktuelle Modelle konzentrieren sich darauf, grosse Systeme zu bauen, die sowohl Text als auch Bilder zusammen verarbeiten können. Diese Systeme verwenden oft verschiedene Arten von Architekturen, wie Encoder-Decoder oder nur einen Encoder oder Decoder.

Die Eingabe für diese Modelle umfasst Rohbildmerkmale, erkannten Text mittels optischer Zeichenerkennung (OCR) und die Fragen selbst, die in Tokens verarbeitet werden. Diese Modelle werden mit verschiedenen Datenquellen vortrainiert, bevor sie für die Beantwortung von Fragen zu beschrifteten Daten feinjustiert werden.

#Fokus auf Sprachmodelle verschieben

Während viele Modelle verschiedene Modalitäten (Text und Bilder) kombinieren, ist oft unklar, welche Teile zu Leistungsverbesserungen beitragen. Zum Beispiel ist es schwierig zu sagen, ob eine neue Methode besser funktioniert, weil ein verbesserter Vision Encoder, ein fähigeres Sprachmodell oder beide zusammenarbeiten.

In einigen Fällen kann ein Sprachmodell genug Wissen haben, um Fragen zu beantworten, ohne die Bilder sehen zu müssen. Manchmal könnte der Inhalt oder das Layout der Bilder entscheidend für die Bereitstellung korrekter Antworten sein.

In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf DQA strikt aus der Perspektive eines Sprachmodells und ignorieren die visuellen Aspekte völlig.

#Leseordnung und ihre Bedeutung

Menschen lesen typischerweise Text aus Bildern in einer bestimmten Reihenfolge. Wir lernen, Texte basierend auf dem Layout zu lesen und zu korrelieren. Indem wir der Leseordnung folgen, die den Text in eine kohärente Sequenz organisiert, können wir Sprachmodellen helfen, diese Informationen effektiv zu verarbeiten.

Jüngste Fortschritte in der Vorhersage der Leseordnung bieten eine Möglichkeit, Text aus Bildern zu extrahieren und zu organisieren. Dieser organisierte Text kann dann an anweisungsoptimierte Sprachmodelle wie Flan-Modelle weitergegeben werden, um textbasierte Fragen zu beantworten.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Methode nahezu genauso gute Ergebnisse erzielen kann wie Modelle, die visuelle Informationen beinhalten. Das deutet darauf hin, dass Sprachmodelle auch für DQA effektiv sein können, selbst wenn visuelle Inhalte fehlen.

#Experimentelles Design

Wir gestalten unsere Experimente darum, wie man 2D-Bilder in eine lineare Sequenz von Text-Tokens umwandelt. Unser Ziel ist es zu sehen, wie gut vortrainierte Sprachmodelle Fragen nur basierend auf dem Text beantworten können, der durch die Leseordnung extrahiert wurde.

Wir bewerten unseren Ansatz mit mehreren Benchmark-Datensätzen, die Dokumente, Infografiken, Tabellen und Texte aus natürlichen Szenen umfassen.

#Verwendete Datensätze in den Experimenten

Wir bewerten unser Modell anhand von sechs verschiedenen Datensätzen:

1. OCR-VQA: Analysiert Buchcover.
2. DocVQA: Arbeitet mit gescannten Dokumenten, die verschiedene Layouts haben.
3. TextVQA: Nutzt Bilder, die das Lesen von Text erfordern, der darin vorhanden ist.
4. InfographicsVQA: Beschäftigt sich mit Infografik-Dokumenten, die grafische Daten beinhalten.
5. ChartQA: Konzentriert sich auf Diagrammdarstellungen von Daten.
6. AI2D: Enthält Fragen zu illustrativen wissenschaftlichen Diagrammen.

#Bewertung der Sprachmodelle

Wir testen vier Versionen des Flan-T5-Modells, die in der Grösse variieren, um zu sehen, wie gut sie bei DQA-Aufgaben abschneiden. Die Ergebnisse zeigen einen klaren Trend: Grössere Modelle schneiden tendenziell besser ab.

Interessanterweise ist die Zero-Shot-Leistung eines Modells ohne Feinabstimmung immer noch ziemlich gut. Zum Beispiel schneidet das FlanT5-XXL-Modell fast genauso gut ab wie einige feinabgestimmte Modelle, was die Robustheit dieser Sprachmodelle zeigt.

Nach der Feinabstimmung beobachten wir sogar noch bessere Leistungen, was darauf hindeutet, dass das Training den Modellen hilft, ihre Vorhersagen enger an die Daten anzupassen.

#Verständnis der Faktoren für die Leistung

Unsere Experimente identifizieren drei Schlüsselfaktoren, die die Leistung in einem LLM-Only-Setup beeinflussen:

1. Qualität der Leseordnung: Eine gut organisierte Leseordnung beeinflusst die Fähigkeit des Modells, Kontext genau zu extrahieren, erheblich.
2. Länge des OCR-Kontexts: Die Menge an Text im Bild kann die Aufgabe des Modells komplizieren; längere Texte können zu mehr Fehlern führen.
3. Vorhandensein von Antworten im Text: Das Modell kann nur Fragen beantworten, wenn die Antworten im Text vorhanden sind.

Durch diese Studien liefern wir Einblicke, wann textbasierte Modelle erfolgreich sind und wann sie mehr Informationen benötigen.

#Qualität der Leseordnung

Eine präzise Leseordnung ist entscheidend. Wenn die Reihenfolge durcheinander oder falsch ist, kann das zu Fehlinterpretationen des Textes führen. Um die Leistung zu verbessern, entwickeln wir Algorithmen, um bessere Leseordnungen für spezifische Aufgaben zu erstellen.

Ein Beispiel für eine Strategie ist, mit dem oberen linken Textfeld zu beginnen und horizontal zum nächsten Textfeld zu gehen, ähnlich wie beim Scannen eines Bildes. Diese Methode verbessert die Leistung erheblich.

Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer durchdacht organisierten Leseordnung für Modelle, die ausschliesslich auf Text angewiesen sind.

#Einfluss der OCR-Kontextlänge

Längere Texte können die Aufgabe komplizieren. Wir vergleichen die Längen der Text-Tokens in Bildern für korrekte und inkorrekte Antworten. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell mit längeren Texten mehr Schwierigkeiten hat, insbesondere in Datensätzen, die visuelles Verständnis erfordern.

Im Gegensatz dazu sind bei einfacheren Datensätzen die Leistungsunterschiede weniger ausgeprägt, was darauf hinweist, dass Text allein ausreichen kann.

#Arten von angesprochenen Fragen

Unsere Methode kann Fragen beantworten, wenn der Textinhalt im Bild die Antworten enthält oder wenn sie aus dem allgemeinen Wissen abgeleitet werden können. Wir analysieren das Verhältnis der im Text gefundenen Antworten für korrekt und inkorrekt vorhergesagte Antworten.

Wir stellen fest, dass inkorrekte Antworten tendenziell einen niedrigeren Prozentsatz direkt extrahierbarer Antworten aufweisen als korrekte, was darauf hindeutet, dass klarer Text entscheidend für genaue Vorhersagen ist.

#Leseordnungsperplexität

Wir führen eine Metrik namens Leseordnungsperplexität ein, um zu messen, wie gut ein Sprachmodell Text basierend auf dem Leseordnungs-Kontext vorhersagt. Geringere Perplexität ist mit besserer Leistung sowohl in Zero-Shot-Einstellungen als auch bei feinjustierten Ergebnissen verbunden.

Diese Metrik dient als hilfreiche Möglichkeit, das Potenzial eines Modells basierend auf der Qualität des präsentierten Textes zu bewerten.

#Wichtige Beobachtungen aus der Analyse

Wir identifizieren fünf Haupttypen von Argumentationen, die benötigt werden, um Fragen basierend auf Bildern zu beantworten:

1. Direkte Extraktion aus dem Bildinhalt.
2. Argumentation basierend auf Textinhalt und Weltwissen.
3. Beantwortung nur mit visuellen Inhalten.
4. Sich ausschliesslich auf Weltwissen verlassen.
5. Kombination von visuellen und Textinhalten.

Unser Sprachmodell kann die ersten drei Typen effektiv bearbeiten, während die letzten beiden typischerweise visuelle Eingaben benötigen würden.

#Fazit

Diese Studie hebt das Potenzial hervor, Sprachmodelle für die Dokumentenfragebeantwortung zu verwenden, ohne sich auf visuelle Komponenten zu verlassen. Indem wir Text mithilfe der Leseordnung organisieren, zeigen wir, dass diese Modelle wettbewerbsfähig in verschiedenen Datensätzen abschneiden können.

Wir identifizieren auch Faktoren, die die Effektivität von LLM-Only-Methoden beeinflussen. Unsere Ergebnisse können helfen, zukünftige Forschungen im Bereich Dokumentenverständnis zu leiten und Praktikern bei der Auswahl von Modellen basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen zu unterstützen.

Durch diese Arbeit ebnen wir den Weg für weitere Erkundungen von sprachbasierten Methoden zur Dokumentenfragebeantwortung und fördern eine ausgewogene Perspektive auf die Notwendigkeit visueller Eingaben bei solchen Aufgaben.