XFormParser: A Simple and Effective Multimodal Multilingual Semi-structured Form Parser
作者: Xianfu Cheng, Hang Zhang, Jian Yang, Xiang Li, Weixiao Zhou, Fei Liu, Kui Wu, Xiangyuan Guan, Tao Sun, Xianjie Wu, Tongliang Li, Zhoujun Li
分类: cs.CL
发布日期: 2024-05-27 (更新: 2024-12-18)
备注: 15 pages, 8 figures, 8 tables
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
XFormParser：一种简单高效的多模态多语言半结构化表单解析器
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表单解析 关键信息提取 多模态学习 多语言处理 Transformer 关系提取 语义实体识别 文档AI
📋 核心要点
- 现有表单解析方法在多语言解析能力和工业场景下的召回率方面存在不足，尤其是在富文本和富视觉内容中。
- XFormParser的核心思想是将语义实体识别和关系提取统一到一个基于Transformer的框架中，并利用Bi-LSTM增强多语言处理能力。
- 通过在InDFormSFT数据集上进行训练，XFormParser在RE任务上取得了显著的性能提升，并在多语言和零样本场景下表现出色。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种简单而有效的多模态多语言半结构化表单解析器（XFormParser），用于解决文档AI领域中关键信息提取（KIE）任务中的表单解析问题。该方法基于Transformer预训练语言模型，创新性地将语义实体识别（SER）和关系提取（RE）统一到一个框架中，并结合Bi-LSTM显著提升了多语言解析性能。此外，作者还构建了一个名为InDFormSFT的监督微调工业数据集，专门用于满足各种工业场景下的表单解析需求。在基准测试中，XFormParser展现了卓越的有效性和鲁棒性，在特定语言设置下的RE任务中，F1值相较于现有SOTA模型提升高达1.79%，并在多语言和零样本设置中表现出卓越的跨任务性能提升。代码、数据集和预训练模型已公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决半结构化表单图像解析中的关键信息提取问题，尤其是在多语言环境下，现有方法在处理富文本和富视觉信息时，召回率较低，且多语言解析能力不足。这限制了其在工业场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是将语义实体识别（SER）和关系提取（RE）任务统一到一个框架中，利用Transformer强大的语义理解能力，同时结合Bi-LSTM来增强模型对多语言文本的处理能力。通过统一框架，可以更好地利用实体信息来辅助关系提取，反之亦然，从而提高整体解析性能。
技术框架：XFormParser的整体框架基于Transformer预训练语言模型。首先，输入表单图像和文本信息，通过Transformer提取特征。然后，将提取的特征输入到统一的SER和RE模块中，该模块同时进行实体识别和关系提取。为了增强多语言处理能力，在Transformer输出后，接入Bi-LSTM层。最后，通过预测实体类别和实体间的关系，完成表单解析任务。
关键创新：论文的关键创新在于将SER和RE任务统一到一个框架中，并结合Bi-LSTM来增强多语言处理能力。这种统一框架可以更好地利用实体信息来辅助关系提取，反之亦然，从而提高整体解析性能。此外，构建了InDFormSFT数据集，专门用于工业场景下的表单解析。
关键设计：XFormParser的关键设计包括：1) 使用Transformer作为基础模型，以获得强大的语义理解能力；2) 将SER和RE任务统一到一个框架中，共享特征表示；3) 使用Bi-LSTM来增强多语言处理能力；4) 构建InDFormSFT数据集，用于监督微调。损失函数方面，可能采用了交叉熵损失函数用于实体分类和关系分类。网络结构方面，Transformer的层数、Bi-LSTM的隐藏层大小等参数需要根据具体实验进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
XFormParser在特定语言设置下的关系提取（RE）任务中，F1值相较于现有SOTA模型提升高达1.79%。此外，在多语言和零样本设置中，XFormParser也表现出卓越的跨任务性能提升，证明了其在多语言环境下的有效性和泛化能力。InDFormSFT数据集的构建也为工业界提供了宝贵的资源。
🎯 应用场景
XFormParser在文档AI领域具有广泛的应用前景，可用于自动化处理各种类型的表单，例如发票、合同、医疗记录等。该技术可以显著提高信息提取的效率和准确性，降低人工成本，并为企业提供更智能化的数据分析和决策支持。未来，该技术有望应用于更复杂的文档解析任务，例如处理非结构化文档和理解文档的上下文信息。
📄 摘要（原文）
In the domain of Document AI, parsing semi-structured image form is a crucial Key Information Extraction (KIE) task. The advent of pre-trained multimodal models significantly empowers Document AI frameworks to extract key information from form documents in different formats such as PDF, Word, and images. Nonetheless, form parsing is still encumbered by notable challenges like subpar capabilities in multilingual parsing and diminished recall in industrial contexts in rich text and rich visuals. In this work, we introduce a simple but effective \textbf{M}ultimodal and \textbf{M}ultilingual semi-structured \textbf{FORM} \textbf{PARSER} (\textbf{XFormParser}), which anchored on a comprehensive Transformer-based pre-trained language model and innovatively amalgamates semantic entity recognition (SER) and relation extraction (RE) into a unified framework. Combined with Bi-LSTM, the performance of multilingual parsing is significantly improved. Furthermore, we develop InDFormSFT, a pioneering supervised fine-tuning (SFT) industrial dataset that specifically addresses the parsing needs of forms in various industrial contexts. XFormParser has demonstrated its unparalleled effectiveness and robustness through rigorous testing on established benchmarks. Compared to existing state-of-the-art (SOTA) models, XFormParser notably achieves up to 1.79\% F1 score improvement on RE tasks in language-specific settings. It also exhibits exceptional cross-task performance improvements in multilingual and zero-shot settings. The codes, datasets, and pre-trained models are publicly available at https://github.com/zhbuaa0/xformparser.