Évaluer les outils d'extraction d'infos PDF
Une évaluation complète des outils pour extraire des données des PDF académiques.
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Table des matières
Les fichiers PDF sont super utilisés pour les documents académiques. Extraire des infos de ces fichiers, c'est crucial pour des trucs comme l'indexation, la recherche et l'analyse des recherches. Mais, c'est pas toujours facile d'avoir des données utiles des PDF à cause de leur design. Le PDF a été créé pour que les documents aient le même look sur différents appareils et logiciels, ce qui fait qu'ils manquent souvent de structure et de sens clair dans leur contenu.
Y'a plein d'outils dispos pour extraire des infos des documents PDF. Ces outils ont évolué avec le temps, passant de méthodes simples basées sur des règles à des techniques plus complexes de statistiques et d'apprentissage machine. Pourtant, choisir le bon outil reste galère parce que beaucoup ne gèrent que des types de contenu limités, et certains sont démodés. Les évaluations passées de ces outils se sont souvent concentrées seulement sur des types d'infos spécifiques et ont utilisé des petits ensembles de données, rendant la comparaison de leurs performances difficile.
Pour régler ces soucis, on a conçu un cadre pour évaluer les outils d'Extraction PDF en utilisant un ensemble de données varié et complet. Cet ensemble de données comprend une grande variété de types de contenu et un nombre important de documents. Avec ce nouveau cadre d'évaluation, on a testé dix outils différents capables d'extraire diverses formes d'infos des fichiers PDF académiques.
Défis de l'Extraction d'Informations
Les PDF ont une structure unique qui peut rendre l'extraction d'infos délicate. Même s'il y a plein d'outils disponibles, ils marchent souvent pas bien ensemble ou ne peuvent gérer que certains types de données. Certains outils n'ont pas été mis à jour depuis longtemps, ce qui les rend moins efficaces que des options plus récentes.
De plus, les outils qui ont été évalués dans le passé se concentrent habituellement sur seulement quelques éléments d'infos. Par exemple, ils peuvent se focaliser uniquement sur l'extraction des titres de documents et des noms d'auteurs, tout en ignorant d'autres parties importantes de l'article. Les résultats de ces évaluations ne sont souvent pas comparables parce qu'ils utilisent des ensembles de données différents ou se concentrent sur des zones de contenu différentes.
Les benchmarks existants pour ces outils sont aussi périmés et ne prennent pas en compte les avancées récentes en technologie. Pour combler cette lacune, on a compilé un nouveau cadre d'évaluation qui considère une plus large gamme de types de contenu à travers un grand et divers ensemble de données.
Le Cadre d'Évaluation
Notre cadre d'évaluation est basé sur un ensemble de données bien connu qui contient divers éléments trouvés dans les articles académiques. Cet ensemble inclut des documents de plusieurs domaines, garantissant une large représentation de l'écriture académique. On a utilisé cet ensemble pour évaluer la performance de dix outils d'extraction d'infos disponibles gratuitement.
Chaque outil a été évalué sur sa capacité à extraire différents types d'infos, comme les Métadonnées des documents, les Références bibliographiques, les tables, et d'autres éléments comme les listes et les équations. En utilisant un grand et varié ensemble de données, on a voulu donner une image plus réaliste de la performance de ces outils dans des scénarios du monde réel.
Outils d'Extraction d'Infos
Les outils qu'on a évalués sont conçus pour extraire différents types de contenu des PDF :
- Extraction de Métadonnées : Ça inclut des outils qui peuvent extraire des infos comme les titres, les auteurs et les résumés des documents.
- Extraction de Références : Ces outils aident à identifier et à parser les citations et références bibliographiques en champs structurés.
- Extraction de Tables : Les outils dans cette catégorie se concentrent sur l'extraction de données dans les tables trouvées dans les PDF.
- Extraction Générale : Ça inclut des outils qui extraient divers éléments comme des paragraphes, sections, figures et légendes.
Pour chaque outil, on a rassemblé des données sur son efficacité à réaliser ces tâches. En comparant les résultats, on peut identifier quels outils sont les meilleurs pour des types de contenu spécifiques.
Résultats de l'Évaluation
Nos résultats ont montré que les différents outils ont des forces et des faiblesses variées en matière d'extraction d'infos spécifiques.
Extraction de Métadonnées
Pour l'extraction de métadonnées comme les titres et les noms d'auteurs, un outil en particulier a vraiment excellé. Il a obtenu des scores élevés pour extraire les titres et résumés, mais sa performance pour l'extraction des auteurs était moins forte. D'autres outils étaient juste derrière mais avaient des lacunes notables dans leur capacité à extraire certains types de métadonnées.
Extraction de Références
Pour l'extraction de références, le même outil qui a bien performé a aussi brillé. Il a efficacement analysé les références bibliographiques et a surpassé les autres outils dans cette tâche. Quelques autres outils ont suivi de près, mais un outil a vraiment galéré, ce qui indique que tous les outils ne sont pas adaptés à cette tâche d'extraction spécifique.
Extraction de Tables
L'extraction de tables a présenté un plus grand défi pour tous les outils impliqués. L'outil le mieux performant dans cette catégorie a obtenu un score respectable, mais la performance générale était notablement plus basse que pour d'autres types de contenu. Ça vient probablement de la complexité des tables, qui demandent souvent de comprendre la mise en page et la structure du contenu.
Extraction Générale
Dans les tâches d'extraction générale, qui incluent l'extraction de paragraphes et sections, un outil s'est clairement démarqué, scorant beaucoup plus haut. D'autres outils qui se concentraient seulement sur des tâches spécifiques ont mal performé dans le domaine de l'extraction générale. Quelques outils ont aussi pu extraire des légendes et des pieds de page dans une certaine mesure, bien que la plupart aient galéré avec les listes et équations.
Conclusion et Futures Perspectives
Grâce à notre vaste évaluation, on a établi un nouveau standard pour évaluer les outils d'extraction d'infos conçus pour les documents PDF académiques. En utilisant un grand et divers ensemble de données, on a pu identifier les forces et faiblesses de dix outils différents.
Bien que certains outils aient super bien performé pour extraire des métadonnées et des références, la performance générale pour extraire des tables et certains autres éléments était à améliorer. Ça souligne un domaine important pour de futures améliorations.
À l'avenir, on espère diversifier encore plus notre ensemble de données en incluant une gamme de types de documents et d'éléments de contenu. De plus, on prévoit de mettre à jour et d'étendre nos évaluations en continu, à mesure que de nouveaux outils sont développés et que les existants sont améliorés. L'extraction de types de contenu complexes restera un axe d'attention, et explorer des méthodes innovantes comme la combinaison de différentes techniques d'extraction pourrait mener à de meilleures performances globales dans les futurs outils.
Le cadre d'évaluation qu'on a créé peut facilement accueillir de nouveaux outils et mises à jour, le rendant flexible pour la recherche continue dans ce domaine. On vise à soutenir le développement continu et l'intégration des technologies d'extraction d'infos pour améliorer l'accessibilité du contenu académique.
Titre: A Benchmark of PDF Information Extraction Tools using a Multi-Task and Multi-Domain Evaluation Framework for Academic Documents
Résumé: Extracting information from academic PDF documents is crucial for numerous indexing, retrieval, and analysis use cases. Choosing the best tool to extract specific content elements is difficult because many, technically diverse tools are available, but recent performance benchmarks are rare. Moreover, such benchmarks typically cover only a few content elements like header metadata or bibliographic references and use smaller datasets from specific academic disciplines. We provide a large and diverse evaluation framework that supports more extraction tasks than most related datasets. Our framework builds upon DocBank, a multi-domain dataset of 1.5M annotated content elements extracted from 500K pages of research papers on arXiv. Using the new framework, we benchmark ten freely available tools in extracting document metadata, bibliographic references, tables, and other content elements from academic PDF documents. GROBID achieves the best metadata and reference extraction results, followed by CERMINE and Science Parse. For table extraction, Adobe Extract outperforms other tools, even though the performance is much lower than for other content elements. All tools struggle to extract lists, footers, and equations. We conclude that more research on improving and combining tools is necessary to achieve satisfactory extraction quality for most content elements. Evaluation datasets and frameworks like the one we present support this line of research. We make our data and code publicly available to contribute toward this goal.
Auteurs: Norman Meuschke, Apurva Jagdale, Timo Spinde, Jelena Mitrović, Bela Gipp
Dernière mise à jour: 2023-03-17 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2303.09957
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.09957
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
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