SAIL: Sample-Centric In-Context Learning for Document Information Extraction

Jinyu Zhang, Zhiyuan You, Jize Wang, Xinyi Le·December 22, 2024

Summary

SAIL方法通过引入样本中心的上下文学习来解决文档信息提取中的挑战,特别是在理解布局文本关系方面。它使用实体和布局相似性来增强大型语言模型的分析,并为各种示例制定统一的提示模板。SAIL在FUNSD、CORD和SROIE基准上超越了无训练的基线,显示了出色的泛化能力。通过引入布局相似性和实体级文本相似性,SAIL方法能够全面分析VRDs,并为不同的大型语言模型提供统一的指导。它在多个基准上表现出色,优于无训练基线,并与完全训练的模型性能相当。SAIL框架旨在通过构建样本中心的上下文提示来提高文档图像的实体标签化能力。它从文档图像中提取文本和框,选择相似的实体、文档和文本,并使用语言模型生成预测标签。该框架旨在最大化正确标签的条件概率,通过上下文提示指导模型。SAIL方法包括图像处理、文本转换、选择相似示例和生成定制提示的步骤。文本讨论了各种数据集(DIE、FUNSD、CORD、SROIE)在收据理解和实体提取中的应用。SAIL方法在不同大型语言模型(如ChatGLM3、GPT-3.5和GPT-4)上表现出色,显示了更好的鲁棒性和适应性。通过为每个测试样本提供多样化的示例,SAIL方法提高了实体识别的性能。研究还比较了多模态大型语言模型(如GPT-4o和LLaVA-v1.5-7B)与SAIL方法在Die任务上的性能,显示SAIL方法显著优于其他方法。自适应示例优于固定示例,提高了模型性能。研究还评估了各种相似度度量和布局分析的影响,特别是在如CORD这样的复杂数据集上,布局分析显著提高了理解能力。消融实验确认了不同示例的重要性,其中文档级文本相似性、布局和实体级文本相似性示例证明最有益。SAIL方法通过结合布局和实体级文本相似性示例,增强了文档图像的理解能力。它在FUNSD、CORD和SROIE基准上超越了基线,显示了在不同大型语言模型上的出色性能。对于较长文档,增加实体级文本相似性示例可以提高F1分数。

Key findings

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引言
背景
文档信息提取的挑战
SAIL方法的引入背景
目标
解决文档信息提取中的挑战
提升大型语言模型在理解布局文本关系方面的性能
方法
图像处理
文档图像的预处理
提取文本和框
文本转换
实体识别与标注
相似示例选择
基于布局和实体级文本相似性
生成定制提示
统一提示模板的制定
实验与基准
数据集介绍
FUNSD
CORD
SROIE
方法性能评估
对比无训练基线
与完全训练模型的性能比较
结果与分析
多个基准上的表现
SAIL方法在不同数据集上的应用
对比多大型语言模型的性能
鲁棒性与适应性
SAIL方法在不同模型上的表现
对于复杂数据集的处理能力
框架优化
示例选择策略
多样化示例的引入
自适应示例与固定示例的比较
相似度度量与布局分析
不同相似度度量的影响
布局分析在复杂数据集中的作用
结论与讨论
方法优势
SAIL方法的创新点
对比其他方法的性能优势
实验结果分析
消融实验的发现
不同示例对性能的影响
展望
SAIL方法的未来应用方向
持续优化与改进的潜力
Basic info
papers
computation and language
artificial intelligence
Advanced features
Insights
SAIL方法如何通过引入样本中心的上下文学习解决文档信息提取中的挑战?
SAIL方法如何通过结合布局和实体级文本相似性示例增强文档图像的理解能力?
SAIL方法在哪些基准上超越了无训练的基线?
SAIL方法的主要目的是什么?