Extraire des structures de documents courantes pour mieux comprendre

Les Collections de documents dans divers domaines, comme le droit, la médecine ou la finance, ont souvent une certaine structure en commun. Cette structure peut aider à la fois les gens et les modèles informatiques à mieux comprendre le contenu. Notre objectif est de déterminer la mise en page typique des documents dans une collection. Pour cela, nous devons repérer des sujets communs, même si les Titres peuvent être formulés différemment, et lier chaque sujet à des endroits spécifiques dans les documents.

Il y a des défis que nous rencontrons dans ce travail. Les titres qui indiquent des sujets répétés utilisent souvent des mots différents. Certains titres sont uniques à un seul document et ne reflètent pas le modèle global. De plus, l'ordre des sujets peut changer d'un document à l'autre. Pour relever ces défis, nous avons créé une méthode basée sur des graphes qui examine les similitudes au sein et entre les documents pour extraire la structure commune.

Nos tests dans trois domaines différents en anglais et en hébreu montrent que notre méthode peut trouver des structures significatives dans des collections de documents. Nous espérons qu'à l'avenir, d'autres pourront utiliser notre travail pour aider à gérer plusieurs documents ou développer des modèles qui prennent en compte les structures documentaires.

#L'importance de la structure des documents

Connaître la structure générale d'un document typique dans une collection peut être utile dans de nombreuses situations à travers différents domaines. Par exemple, dans le domaine juridique, les avocats veulent souvent analyser des collections de cas juridiques pour identifier des tendances au fil du temps. Ils pourraient chercher des modèles dans les peines à travers divers jugements. Bien que chaque jugement ait généralement une section dédiée à la peine, trouver cette section peut être difficile en raison de titres incohérents. Différents jugements peuvent étiqueter cette section avec des termes différents, comme "Peine", "Décision de condamnation" ou "Amende encourue", et la placer à divers endroits dans les documents, rendant ainsi difficile pour les avocats de trier beaucoup de texte.

De plus, avoir une compréhension commune de la structure des documents peut aider les modèles informatiques qui travaillent avec plusieurs documents. Par exemple, intégrer la structure des documents dans un modèle Transformer peut améliorer les performances dans les tâches impliquant plusieurs documents.

Pour aider à la fois les gens et les modèles informatiques, nous visons à identifier la structure commune dans les collections de documents. Cela nécessite de reconnaître des sujets communs tout en ignorant les variations de formulation et en liant chaque sujet à la bonne section dans les documents. Par exemple, nous voulons identifier des titres comme "Résumé de l'affaire", "Preuves présentées" et "Verdict" comme les principaux sujets d'un document juridique typique plutôt qu'un titre spécifique à un document individuel. Cela signifie que nous devons reconnaître que "Verdict" et "Décision de jugement" se réfèrent au même sujet.

#Défis dans l'extraction de la structure des documents

Comprendre automatiquement la structure habituelle des documents n'est pas facile. Bien que les titres aident souvent à définir où se trouvent les sujets, ils sont parfois trop variés dans leur formulation pour être directement utiles pour comprendre la structure globale. Par exemple, la même information peut être étiquetée comme "Verdict", "Résultat du jugement" ou "Décision". De plus, certains titres de section peuvent être exclusifs à certains documents et ne pas faire partie de la structure plus large. Enfin, bien que l'ordre des sections puisse fournir quelques indices, il est souvent incohérent à travers les documents.

Le défi devient donc d'aligner les titres de section à travers la collection tout en étant suffisamment flexible pour ignorer les sections qui ne représentent pas une structure partagée.

#Notre Méthode non supervisée

Nous avons développé une méthode non supervisée qui utilise un signal commun à travers la collection pour extraire la structure des documents. Pour cela, nous représentons la collection de documents comme un graphe complet non orienté, où chaque nœud représente une frontière de sujet potentielle et les arêtes entre eux représentent leurs similitudes sémantiques. Cette configuration nous aide à comprendre les relations à la fois à l'intérieur d'un seul document et à travers l'ensemble de la collection.

Par exemple, nous établissons une forte connexion entre "Aperçu de l'affaire" et "Introduction à l'affaire", car ils se réfèrent à des sujets similaires. Notre objectif est de trouver des groupes de nœuds au sein du graphe, où chaque groupe représente une partie cohérente de la structure globale du document, et de filtrer ces groupes pour créer une table des matières à l'échelle de la collection.

#Ensembles de données utilisés

Pour montrer que notre méthode fonctionne dans divers domaines et langues, nous avons rassemblé trois ensembles de données différents. Ceux-ci incluent deux ensembles de données en anglais provenant de la finance et du droit, ainsi qu'un ensemble de données en hébreu composé de documents juridiques. Cette large gamme montre que notre approche peut s'adapter à différentes langues et domaines.

#Évaluation de notre méthode

Nous avons établi trois métriques d'évaluation. La première est une évaluation humaine pour vérifier l' "intrusion de titres", adaptée d'une métrique commune utilisée pour les tâches de clustering. Cela aide à évaluer à quel point la collection est représentée. La seconde est une évaluation automatique pour l'ancrage au niveau du document, qui vérifie la couverture de notre structure prédite. Enfin, nous effectuons une revue qualitative des titres prédits pour voir à quel point ils sont significatifs par rapport à une collection connue.

Nos résultats montrent que notre méthode extrait une structure typique de document significative. Elle peut refléter avec précision la structure globale de la collection tout en la mappant à des documents individuels. Notre méthode s'avère robuste à travers différents domaines et langues, nécessitant peu de supervision et une adaptation minimale à des domaines spécifiques.

#Contributions clés

Nos principales contributions sont les suivantes :

1. Nous définissons formellement une nouvelle tâche qui se concentre sur l'identification de la structure typique des documents au sein d'une collection de documents.
2. Nous avons créé trois ensembles de données provenant de différents domaines et langues pour cette tâche.
3. Nous avons développé une méthode non supervisée qui utilise des signaux à l'échelle de la collection pour mettre en œuvre un algorithme de détection de communautés.

#Étapes de notre approche

Le processus d'extraction de la structure d'une collection de documents se compose de trois étapes principales :

1. Identification des titres de documents : Nous supposons que les titres de documents apparaissent explicitement dans le texte. Nous utilisons des méthodes basées sur des règles pour repérer des titres potentiels, nous appuyant sur des motifs qui sont communs dans toute la collection tout en écartant d'autres éléments qui peuvent ressembler à des titres mais ne le sont pas.

2. Construction d'une représentation de la collection : Après avoir décomposé chaque document en sujets, nous devons représenter à la fois les similitudes au sein des documents individuels et à travers l'ensemble de la collection. Nous créons un graphe où les nœuds représentent les titres identifiés, et les arêtes montrent les similitudes basées sur leurs significations, contenus et positions dans les documents.

3. Extraction de la structure typique du document : Enfin, nous voulons trouver et cartographier les sujets les plus importants qui apparaissent à travers la collection. Nous utilisons la détection de communautés dans le graphe pour trouver des groupes de nœuds étroitement liés qui constituent des sujets cohérents à travers divers documents.

#Collecte de données

Nous avons collecté trois collections de documents pour évaluer notre approche, couvrant différents domaines et langues. Un ensemble de données consiste en des rapports financiers, un autre contient des contrats juridiques, et le troisième est constitué de documents juridiques en hébreu. Chaque ensemble de données offre différentes caractéristiques structurelles, démontrant l'adaptabilité de notre méthode.

#Configuration expérimentale

Notre méthode intègre plusieurs paramètres adaptés pour répondre à des caractéristiques spécifiques de chaque ensemble de données. Pour deux des ensembles de données en anglais, nous utilisons une version d'un modèle de langage qui fonctionne bien pour l'intégration de textes documentaires. Pour l'ensemble de données en hébreu, un modèle de langue différent est employé.

Nous concevons les poids des métriques de similarité sur la base des connaissances des domaines respectifs. Par exemple, nous attribuons des poids plus élevés pour les similarités de titres dans des collections plus structurées.

#Évaluation de l'intrusion de titres

Dans cette évaluation, nous présentons aux participants dix titres, dont neuf proviennent de la même communauté, tandis qu'un est choisi aléatoirement en dehors de cette communauté. Leur tâche est d'identifier l'intrus. Cette approche nous permet de voir à quel point nos communautés sont bien définies, car une communauté significative devrait afficher une forte similarité en interne et une faible similarité avec d'autres groupes.

Pour collecter des données, nous avons utilisé des plateformes de crowdsourcing pour les annotations. Les participants devaient passer un test pour garantir la qualité avant de pouvoir annoter.

#Évaluation d'ancrage de document

Dans cette évaluation, nous analysons à quel point notre structure prédite s'aligne avec les extraits de texte réels dans les documents. Nous créons des étiquettes "or" pour comparer avec les prédictions de notre système. Nous construisons des scores de correspondance exacte et partielle pour voir comment nos prédictions se chevauchent avec les normes d'or.

#Résultats clés

Les résultats des Évaluations d'intrusion de titres indiquent que notre méthode capture avec succès une structure significative, dépassant les niveaux de précision aléatoires. Nous observons que notre méthode fonctionne mieux sur des ensembles de données avec des directives structurelles plus strictes. Cependant, elle confond parfois des sujets liés, regroupant des thèmes opposés ensemble.

Pour les évaluations d'ancrage de documents, notre méthode capture avec précision la structure de document correcte, démontrant de hauts scores de correspondance partielle. Le score de correspondance exacte, cependant, peut être strict en raison de la nature des extraits de texte, ce qui conduit à des chiffres plus bas dans cette catégorie.

#Analyse qualitative

Nous effectuons une analyse qualitative pour explorer visuellement à quel point nos titres prédits correspondent aux véritables titres. Nous constatons que la plupart des titres prédits s'alignent bien avec nos normes d'or, bien qu'un ou deux, provenant de bruit, montrent des connexions moins significatives.

#Travaux connexes

De nombreuses théories et études se sont concentrées sur l'extraction de la structure des documents. Les méthodes traditionnelles nécessitent souvent une supervision et ne fonctionnent que pour des langues ou des domaines spécifiques. Notre approche se distingue parce qu'elle est non supervisée, ne nécessitant aucune étiquette et applicable à un large éventail de langues et de domaines.

Bien que des travaux antérieurs aient examiné l'extraction de structures pour des documents uniques ou reposé sur des informations externes qui ne considèrent pas l'ensemble de la collection, notre méthode prend en compte l'ensemble du jeu de documents, utilisant des similitudes pour révéler des structures sous-jacentes.

#Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté une méthode non supervisée pour identifier des structures documentaires typiques au sein de collections. Nous avons démontré l'efficacité de notre méthode à travers divers ensembles de données et souligné ses applications potentielles pour aider les utilisateurs et améliorer les modèles informatiques.

Notre méthode permet une meilleure navigation à travers les collections, pouvant potentiellement aider dans des tâches comme la récupération d'informations et la synthèse. Les travaux futurs pourraient étendre cette approche pour inclure des collections de documents sans titres clairs et développer un moyen de reconnaître des structures hiérarchiques.

Étant donné que les directives concernant les informations sensibles ont été rigoureusement suivies, nous avons assuré le consentement des participants et visé à créer un environnement de recherche responsable tout au long de notre étude.