Estrazione delle Strutture del Documento Comune per una Maggiore Comprensione

Collezioni di Documenti in vari settori, come legge, medicina o finanza, hanno spesso una struttura comune. Questa struttura può aiutare sia le persone che i modelli di machine learning a capire meglio il contenuto. Il nostro obiettivo è capire il layout tipico dei documenti in una collezione. Per farlo, dobbiamo individuare argomenti comuni, anche quando i titoli potrebbero essere formulati in modo diverso, e collegare ogni argomento a posti specifici nei documenti.

Ci sono alcune sfide che dobbiamo affrontare in questo lavoro. I titoli che indicano argomenti ripetuti spesso usano parole diverse. Alcuni titoli sono unici per un singolo documento e non riflettono il modello generale. Inoltre, l'ordine degli argomenti può cambiare da un documento all'altro. Per affrontare queste sfide, abbiamo creato un metodo basato su grafi che guarda alle somiglianze all'interno e tra i documenti per estrarre la struttura comune.

I nostri test in tre settori diversi in inglese e ebraico mostrano che il nostro metodo può trovare strutture significative in collezioni di documenti. Speriamo che in futuro altri possano usare il nostro lavoro per aiutare a gestire più documenti o sviluppare modelli che siano consapevoli delle strutture dei documenti.

#L'importanza della Struttura del Documento

Conoscere la struttura generale di un documento tipico in una collezione può essere utile in molte situazioni in vari settori. Per esempio, nel campo legale, gli avvocati vogliono spesso analizzare collezioni di casi legali per identificare tendenze nel tempo. Potrebbero cercare modelli nelle punizioni attraverso vari verdetti legali. Sebbene ogni verdetto di solito abbia una sezione dedicata alla punizione, trovarla può essere difficile a causa dei titoli incoerenti. Diversi verdetti potrebbero etichettare questa sezione con termini diversi, come "Punizione", "Decisione di Sentenza" o "Penale Incurata", e posizionarla in vari luoghi all'interno dei documenti, rendendo difficile per gli avvocati setacciare un sacco di testo.

Inoltre, avere una comprensione comune della struttura del documento può aiutare i modelli di machine learning che lavorano con più documenti. Per esempio, integrare la struttura del documento in un modello Transformer può migliorare le prestazioni in compiti che coinvolgono più documenti.

Per aiutare sia le persone che i modelli di machine learning, miriamo a identificare la struttura comune nelle collezioni di documenti. Questo richiede di riconoscere argomenti comuni ignorando le variazioni nel linguaggio e collegando ogni argomento alla sezione giusta nei documenti. Per esempio, vogliamo identificare titoli come "Sintesi del Caso", "Prove Presentate" e "Verdetto" come i principali argomenti di un documento legale tipico piuttosto che un titolo specifico per un singolo documento. Questo significa che dobbiamo riconoscere che "Verdetto" e "Decisione di Giudizio" si riferiscono allo stesso argomento.

#Sfide nell'estrazione della struttura documentale

Capire automaticamente la struttura usuale di un documento non è facile. Anche se i titoli spesso aiutano a definire dove si trovano gli argomenti, a volte sono troppo variati nel linguaggio per essere direttamente utili per comprendere la struttura generale. Ad esempio, la stessa informazione potrebbe essere etichettata come "Verdetto", "Risultato del Giudizio" o "Decisione". Inoltre, alcuni titoli di sezione potrebbero essere esclusivi di documenti particolari e non parte della struttura più ampia. Infine, sebbene l'ordine delle sezioni possa fornire alcuni indizi, è spesso incoerente tra i documenti.

La sfida diventa quindi allineare i titoli delle sezioni attraverso la collezione rimanendo anche flessibili abbastanza per ignorare le sezioni che non rappresentano una struttura condivisa.

#Il nostro Metodo non supervisionato

Abbiamo sviluppato un metodo non supervisionato che usa un segnale comune attraverso la collezione per estrarre la struttura del documento. Per farlo, rappresentiamo la collezione di documenti come un grafo completo e indiretto, dove ogni nodo rappresenta un potenziale confine di argomento e i bordi tra di essi rappresentano le loro somiglianze semantiche. Questo setup ci aiuta a comprendere le relazioni sia all'interno di un singolo documento che attraverso l'intera collezione.

Ad esempio, impostiamo una connessione forte tra "Panoramica del Caso" e "Introduzione al Caso", poiché si riferiscono a argomenti simili. Il nostro obiettivo è trovare gruppi di nodi all'interno del grafo, dove ogni gruppo rappresenta una parte coerente della struttura documentale generale, e filtrare questi gruppi per creare un indice generale della collezione.

#Dataset utilizzati

Per dimostrare che il nostro metodo funziona in vari settori e lingue, abbiamo raccolto tre diversi dataset. Questi includono due dataset in inglese da finanza e legge, oltre a un dataset ebraico composto da documenti legali. Questa ampia gamma mostra che il nostro approccio può adattarsi a diverse lingue e aree tematiche.

#Valutazione del nostro metodo

Abbiamo elaborato tre metriche di valutazione. La prima è una valutazione umana per controllare l'"intrusione dei titoli", adattata da una metrica comune usata per i compiti di clustering. Questo aiuta a valutare quanto bene è rappresentata la collezione. La seconda è una valutazione automatica per il grounding a livello documentale, che controlla la copertura della nostra struttura prevista. Infine, conduciamo una revisione qualitativa dei titoli previsti per vedere quanto siano significativi rispetto a una collezione nota.

I nostri risultati mostrano che il nostro metodo estrae una struttura documentale tipica significativa. Può riflettere accuratamente la struttura generale della collezione mentre la mappa ai singoli documenti. Il nostro metodo si dimostra robusto in diversi settori e lingue, richiedendo poca supervisione e minima adattamento a specifiche aree tematiche.

#Contributi chiave

I nostri principali contributi sono i seguenti:

1. Definiamo formalmente un nuovo compito che si concentra sull'identificazione della struttura documentale tipica all'interno di una collezione di documenti.
2. Abbiamo creato tre dataset provenienti da settori e lingue diversi per questo compito.
3. Abbiamo sviluppato un metodo non supervisionato che utilizza segnali collettivi per implementare un algoritmo di rilevamento della comunità.

#Fasi del nostro approccio

Il processo per estrarre la struttura da una collezione di documenti consiste in tre fasi principali:

1. Identificazione dei titoli dei documenti: Supponiamo che i titoli dei documenti appaiano esplicitamente nel testo. Utilizziamo metodi basati su regole per individuare potenziali titoli, basandoci su schemi comuni in tutta la collezione mentre scartiamo altri elementi che potrebbero sembrare titoli ma non lo sono.

2. Costruzione di una rappresentazione della collezione: Dopo aver scomposto ciascun documento in argomenti, dobbiamo rappresentare sia le somiglianze all'interno dei singoli documenti che attraverso l'intera collezione. Creiamo un grafo dove i nodi rappresentano i titoli identificati, e i bordi mostrano le somiglianze basate sui loro significati, contenuti e posizioni nei documenti.

3. Estrazione della struttura documentale tipica: Infine, vogliamo trovare e mappare gli argomenti più importanti che compaiono nella collezione. Utilizziamo il rilevamento della comunità nel grafo per trovare gruppi di nodi strettamente correlati che compongono argomenti coerenti attraverso vari documenti.

#Raccolta di dati

Abbiamo raccolto tre collezioni di documenti per valutare il nostro approccio, coprendo diversi settori e lingue. Un dataset consiste in rapporti finanziari, un altro contiene contratti legali e il terzo è costituito da documenti legali in ebraico. Ogni dataset offre diverse caratteristiche strutturali, dimostrando l'adattabilità del nostro metodo.

#Configurazione sperimentale

Il nostro metodo incorpora diversi parametri adattati per affrontare le caratteristiche specifiche di ciascun dataset. Per due dei dataset in inglese, utilizziamo una versione di un modello linguistico che performa bene nell'incorporare testi documentali. Per il dataset ebraico, viene impiegato un modello linguistico diverso.

Progettiamo i pesi delle metriche di somiglianza basandoci sulla conoscenza dei rispettivi domini. Ad esempio, impostiamo pesi più alti per le somiglianze dei titoli in collezioni più strutturate.

#Valutazione dell'intrusione dei titoli

In questa valutazione, presentiamo ai partecipanti dieci titoli, nove dei quali provengono dalla stessa comunità, mentre uno è scelto a caso da fuori quella comunità. Il loro compito è identificare l'intruso. Questo approccio ci consente di vedere quanto siano ben definiti i nostri gruppi, poiché una comunità significativa dovrebbe mostrare alta somiglianza interna e bassa somiglianza con altri gruppi.

Per raccogliere dati, abbiamo utilizzato piattaforme per annotazioni di crowd-sourcing. I partecipanti dovevano superare un test per garantire la qualità prima di poter annotare.

#Valutazione del grounding documentale

In questa valutazione, analizziamo quanto bene la nostra struttura prevista si allinea con segmenti di testo effettivi nei documenti. Creiamo etichette "gold" per confrontare con le previsioni del nostro sistema. Costruiamo punteggi di corrispondenza esatta e parziale per vedere quanto bene le nostre previsioni si sovrappongono agli standard di riferimento.

#Risultati chiave

I risultati delle valutazioni per l'intrusione dei titoli indicano che il nostro metodo cattura con successo una struttura significativa, superando i livelli di accuratezza casuale. Osserviamo che il nostro metodo funziona meglio su dataset con linee guida strutturali più rigorose. Tuttavia, a volte confonde argomenti correlati, raggruppando insieme temi opposti.

Per le valutazioni di grounding documentale, il nostro metodo cattura accuratamente la corretta struttura del documento, dimostrando punteggi di corrispondenza parziale elevati. Tuttavia, il punteggio di corrispondenza esatta può essere severo a causa della natura dei segmenti testuali, portando a numeri più bassi in questa categoria.

#Analisi qualitativa

Eseguiamo un'analisi qualitativa per esplorare visivamente quanto bene i nostri titoli previsti corrispondano ai titoli reali. Scopriamo che la maggior parte dei titoli previsti si allinea bene con i nostri standard gold, sebbene alcuni, derivanti dal rumore, mostrino collegamenti meno significativi.

#Lavori correlati

Molte teorie e studi si sono concentrati sull'estrazione della struttura documentale. I metodi tradizionali spesso richiedono supervisione e funzionano solo per lingue o domini specifici. Il nostro approccio si distingue perché è non supervisionato, richiedendo nessuna etichetta e applicabile a un'ampia gamma di lingue e settori.

Mentre lavori precedenti hanno esaminato l'estrazione della struttura per documenti singoli o si sono affidati a informazioni esterne che non considerano l'intera collezione, il nostro metodo tiene conto dell'intero insieme di documenti, utilizzando somiglianze per rivelare strutture sottostanti.

#Conclusione

In questo documento, abbiamo presentato un metodo non supervisionato per identificare strutture documentali tipiche all'interno di collezioni. Abbiamo dimostrato l'efficacia del nostro metodo attraverso dataset diversi e sottolineato le sue potenziali applicazioni per assistere gli utenti e migliorare i modelli di machine learning.

Il nostro metodo consente di navigare meglio attraverso le collezioni, potenzialmente aiutando in compiti come il recupero di informazioni e la sintesi. Lavori futuri potrebbero espandere questo approccio per includere collezioni di documenti senza titoli chiari e sviluppare un modo per riconoscere strutture gerarchiche.

Poiché le linee guida riguardanti informazioni sensibili sono state seguite rigorosamente, abbiamo garantito il consenso dei partecipanti e mirato a creare un ambiente di ricerca responsabile durante il nostro studio.