DocSpiral: A Platform for Integrated Assistive Document Annotation through Human-in-the-Spiral

📄 arXiv: 2505.03214v1 📥 PDF

作者: Qiang Sun, Sirui Li, Tingting Bi, Du Huynh, Mark Reynolds, Yuanyi Luo, Wei Liu

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

DocSpiral平台：通过人机协同循环加速图像文档结构化标注。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文档标注 人机协同 图像文档处理 结构化信息提取 迭代学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以应对图像文档的结构化信息提取，需要大量人工标注，效率低下且成本高昂。
  2. DocSpiral采用人机协同循环设计，通过迭代训练，逐步减少人工干预，提高标注效率。
  3. 实验结果表明，DocSpiral能够显著减少标注时间，并在模型训练过程中持续提升性能。

📝 摘要（中文）

从特定领域的图像文档（如扫描报告）中获取结构化数据对于许多下游任务至关重要，但由于文档的多样性，这项任务仍然具有挑战性。许多此类文档以图像形式存在，而非机器可读的文本，这需要人工标注来训练自动提取系统。我们提出了DocSpiral，这是第一个人机协同循环辅助文档标注平台，旨在解决从特定领域的图像文档集合中提取结构化信息的挑战。我们的循环设计建立了一个迭代周期，其中人工标注训练模型，逐步减少所需的人工干预。DocSpiral将文档格式规范化、全面的标注界面、评估指标仪表板以及用于开发AI/ML模型的API端点集成到一个统一的工作流程中。实验表明，我们的框架在模型训练期间的三个迭代中，至少减少了41%的标注时间，同时显示出持续的性能提升。通过免费提供此标注平台，我们旨在降低文档处理中AI/ML模型开发的门槛，从而促进大型语言模型在基于图像的文档密集型领域（如地球科学和医疗保健）中的应用。该系统可在https://app.ai4wa.com免费使用。演示视频可在https://app.ai4wa.com/docs/docspiral/demo观看。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从图像形式的领域特定文档中提取结构化信息的难题。现有方法依赖大量人工标注，耗时且成本高，难以适应文档的多样性。缺乏一个集成的平台来支持高效的标注、模型训练和评估。

核心思路：DocSpiral的核心思路是构建一个人机协同的迭代循环。人工标注用于训练模型，模型预测结果辅助后续标注，从而逐步减少人工干预，提高标注效率。这种循环设计使得模型能够不断学习和改进，最终实现自动化提取。

技术框架：DocSpiral平台包含以下主要模块：1) 文档格式规范化：对输入的图像文档进行预处理，使其格式统一，便于后续处理。2) 综合标注界面：提供多种标注工具，支持不同类型的结构化信息标注。3) 评估指标仪表板：实时展示模型性能指标，帮助用户监控训练进度。4) API端点：提供API接口，方便用户将标注数据用于AI/ML模型开发。

关键创新：DocSpiral的关键创新在于其人机协同循环设计。通过将人工标注和模型预测相结合，实现了标注效率和模型性能的同步提升。此外，该平台集成了文档处理的各个环节，提供了一个统一的工作流程。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。但可以推测，模型训练可能采用了常见的图像识别和自然语言处理技术，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。损失函数可能包括交叉熵损失和回归损失，以同时优化分类和定位精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DocSpiral平台能够显著减少标注时间，至少减少41%。在模型训练的三个迭代中，性能持续提升。这些结果表明，DocSpiral平台能够有效提高标注效率和模型性能，具有很高的实用价值。

🎯 应用场景

DocSpiral平台可广泛应用于需要从图像文档中提取结构化信息的领域，如地球科学（扫描报告分析）、医疗保健（病历信息提取）、金融（财务报表处理）等。该平台能够降低AI/ML模型开发的门槛，加速这些领域中大型语言模型的应用。

📄 摘要（原文）

Acquiring structured data from domain-specific, image-based documents such as scanned reports is crucial for many downstream tasks but remains challenging due to document variability. Many of these documents exist as images rather than as machine-readable text, which requires human annotation to train automated extraction systems. We present DocSpiral, the first Human-in-the-Spiral assistive document annotation platform, designed to address the challenge of extracting structured information from domain-specific, image-based document collections. Our spiral design establishes an iterative cycle in which human annotations train models that progressively require less manual intervention. DocSpiral integrates document format normalization, comprehensive annotation interfaces, evaluation metrics dashboard, and API endpoints for the development of AI / ML models into a unified workflow. Experiments demonstrate that our framework reduces annotation time by at least 41\% while showing consistent performance gains across three iterations during model training. By making this annotation platform freely accessible, we aim to lower barriers to AI/ML models development in document processing, facilitating the adoption of large language models in image-based, document-intensive fields such as geoscience and healthcare. The system is freely available at: https://app.ai4wa.com. The demonstration video is available: https://app.ai4wa.com/docs/docspiral/demo.