Verbesserung der Entitätserkennung in Dokumentenbildern

Die Erkennung von Entitäten in Dokumentenbildern ist wichtig, um spezifische Informationen aus verschiedenen Dokumententypen wie Formularen, Quittungen und Tabellen herauszuziehen. Traditionelle Methoden verlassen sich oft nur auf die Analyse von Text, aber dieser Ansatz ignoriert das Layout und die räumlichen Beziehungen in diesen Dokumenten. Dieses Papier stellt eine neue Methode vor, die einen graphbasierten Ansatz verwendet, um die Erkennung von Entitäten in Dokumentenbildern zu verbessern, insbesondere wenn nur wenige Trainingsdaten verfügbar sind.

#Problem mit bestehenden Methoden

Neuere Techniken haben versucht, Layout-Informationen zu nutzen, indem sie Koordinaten von Begrenzungsrahmen verwenden, was hilft, zu definieren, wo jeder Text platziert ist. Auch wenn diese Methode einfach und effektiv ist, hat sie Schwächen. Dokumente können durch Veränderungen wie Verschiebung, Drehung oder Skalierung leiden, was die Koordinaten des Textes erheblich verändern kann. Das bedeutet, wenn wir uns nur auf diese Koordinaten verlassen, könnten wir die Entitäten, die wir extrahieren möchten, nicht genau identifizieren.

#Vorgeschlagene Methode

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir einen neuen Ansatz vor, der die relativen Positionen der Tokens (oder Textsegmente) in einem Dokument betont. Anstatt nur die Koordinaten der Begrenzungsrahmen zu verwenden, schauen wir uns an, wie die Tokens miteinander verbunden sind, um einen Graphen zu bilden. In diesem Modell ist jedes Token ein Knoten, und wir erstellen Kanten zwischen den Tokens basierend auf ihren räumlichen Beziehungen.

#Graphkonstruktion

Wir bauen diese Graphen mit zwei Methoden auf:

1. k-nächste Nachbarn im Raum: Für jedes Token verbinden wir es mit den nächsten Tokens, basierend auf ihrer Distanz im Dokument.
2. k-nächste Nachbarn in Winkeln: Diese Methode berücksichtigt die Richtung, in der wir die Tokens betrachten. Wir finden die nächsten Tokens basierend auf verschiedenen Winkeln von der Position jedes Tokens.

Indem wir Graphen auf diese Weise erstellen, stellen wir sicher, dass unser Modell die Beziehungen zwischen den Tokens auch dann genau darstellen kann, wenn das Dokument verschoben, gedreht oder skaliert wird.

#Integration mit Sprachmodellen

Wir kombinieren diese Graphen dann mit bestehenden Sprachmodellen, die vortrainiert sind, um Text zu verstehen. Die neue Struktur, die wir bilden, ermöglicht es dem Modell, sowohl die Layout-Informationen als auch die Beziehungen zwischen Wörtern zu nutzen. Diese Kombination hilft, die Genauigkeit der Entitätserkennung zu verbessern.

#Vorteile des neuen Ansatzes

Unsere Methode hat mehrere Vorteile:

• Robustheit: Sie ist weniger anfällig für Bildveränderungen. Die topologischen Beziehungen, die wir verwenden, können ihre Bedeutung beibehalten, selbst wenn das Dokument gängigen Manipulationen unterzogen wird.
• Effizienz in Few-Shot-Einstellungen: Die Methode funktioniert gut, selbst bei begrenzten Trainingsdaten. Sie erlaubt dem Modell, sich besser auf neue, unbekannte Dokumente zu verallgemeinern.

#Experimente und Ergebnisse

Um unseren Ansatz zu validieren, haben wir Experimente an zwei Datensätzen durchgeführt, die verschiedene Dokumenttypen und ein reichhaltiges Set an Annotationen umfassen. Wir haben unsere neue Methode mit traditionellen Modellen wie LayoutLMv2 und LayoutLMv3 verglichen.

#Überblick über die Datensätze

1. FUNSD: Dieser Datensatz enthält Formulare, die gescannt und annotiert wurden. Er umfasst verschiedene Arten von Labels wie „Kopfzeile“, „Frage“ und „Antwort“.
2. CORD: Dieser Datensatz besteht aus Quittungen und enthält verschiedene Labels, die helfen, die Informationen in den Dokumenten zu kategorisieren.

#Evaluationsmetriken

Wir haben standardisierte Metriken verwendet, um die Leistung zu bewerten, wie Präzision, Recall und den F1-Score. Diese Metriken helfen uns zu verstehen, wie genau unsere Modelle Entitäten im Vergleich zu menschlich annotierten Wahrheitswerten identifizieren.

#Ergebnisse

Unsere Experimente zeigten mehrere wichtige Erkenntnisse:

• Unser graphbasierter Ansatz übertraf traditionelle Modelle in beiden Datensätzen erheblich.
• Die Verbesserungen waren besonders auffällig unter Few-Shot-Bedingungen, wo die Anzahl der Trainingsproben begrenzt war.
• Als wir die Dokumentenbilder durch Verschiebung, Skalierung oder Drehung veränderten, behielt unser Modell eine höhere Leistung im Vergleich zu den Baselines.

#Fallstudien

Wir haben auch spezifische Fallstudien aufgenommen, um die Effektivität unseres Modells zu zeigen. In einem Beispiel aus dem FUNSD-Datensatz hat das traditionelle Modell einige Tokens fehlerhaft klassifiziert, während unser Modell die Beziehungen zwischen ihnen korrekt identifizierte. Ähnlich erkannte unser Ansatz in einem CORD-Beispiel ein komplexes Label, das die Baseline-Modelle verwirrte.

#Fazit

Diese Studie präsentiert einen neuen Ansatz zur Entitätserkennung in Dokumentenbildern, indem ein graphbasierter Ansatz verwendet wird, der die Beziehungen zwischen Tokens hervorhebt. Durch die Integration mit leistungsstarken Sprachmodellen machen wir erhebliche Fortschritte bei der Bewältigung der Einschränkungen früherer Methoden, insbesondere in herausfordernden Situationen, die Bildmanipulation und begrenzte Trainingsdaten betreffen.

#Zukünftige Arbeiten

Für die Zukunft planen wir, unser Framework auf andere Modelltypen anzuwenden und weitere Funktionen zu erkunden, die der Entitätserkennung zugutekommen könnten. Wir wollen neben den topologischen auch semantische Beziehungen einbeziehen, um die Fähigkeiten unserer Methode weiter zu verbessern. Ausserdem erkennen wir, dass die Struktur unserer Graphen je nach Dokumententyp erheblich variieren kann, und wir werden untersuchen, wie sich diese Unterschiede auf die Leistung auswirken.

#Ethische Überlegungen

Unsere Arbeit nutzt öffentlich verfügbare Datensätze und baut auf Open-Source-Modellen auf. Wir setzen uns für Transparenz in unserer Forschung ein und planen, unseren Code und unsere Methoden zu teilen. Wir sehen keine ethischen Bedenken, die aus unserem Ansatz entstehen könnten.

#Zusammenfassung der Baseline-Modelle

Wir haben unser Modell mit mehreren bekannten Modellen verglichen, die im Bereich der Entitätserkennung gut abschneiden:

• BERT: Dieses Modell konzentriert sich auf Text und ist darauf trainiert, maskierte Wörter vorherzusagen, während es die Beziehungen zwischen Sätzen versteht.
• RoBERTa: Eine verbesserte Version von BERT, die auf mehr Daten mit verbesserten Vortrainingsmethoden trainiert wurde.
• LayoutLM: Dieses Modell kombiniert Layout-Informationen mit Text, sodass es räumliche Einbettungen berücksichtigen kann.
• LayoutLMv2 und LayoutLMv3: Diese Modelle verbessern LayoutLM weiter, indem sie visuelle Informationen integrieren und die Ausrichtung zwischen Text und Bildern optimieren.

Zusammenfassend zeigt unser vorgeschlagener Ansatz vielversprechende Ergebnisse, die zu einer besseren Entitätserkennung in Dokumenten führen könnten, die widerstandsfähiger gegen Veränderungen ist und besser für reale Anwendungen geeignet ist.