Robustness of Structured Data Extraction from In-plane Rotated Documents using Multi-Modal Large Language Models (LLM)

📄 arXiv: 2406.10295v1 📥 PDF

作者: Anjanava Biswas, Wrick Talukdar

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-06-13

备注: 20 pages, 6 figures

期刊: Journal of Artificial Intelligence Research: Vol. 4 (2024): No. 1, 176-195

💡 一句话要点

研究多模态LLM在倾斜文档中结构化数据提取的鲁棒性，并提出改进方向。

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

关键词: 多模态LLM 文档倾斜 数据提取 鲁棒性 信息抽取 模型评估 安全旋转角度

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理扫描文档时，由于文档倾斜问题，多模态LLM的数据提取准确性显著下降。
  2. 通过分析不同倾斜角度下LLM的性能，确定安全旋转角度，并探索倾斜对模型幻觉的影响。
  3. 提出改进方向，包括开发更鲁棒的架构和在预训练中加入倾斜技术，以提升模型在实际场景中的性能。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务中表现出卓越的性能，包括从文档中提取数据。然而，这些模型的准确性会受到文档平面内旋转（也称为倾斜）的显著影响，这是扫描文档在实际场景中的常见问题。本研究调查了文档倾斜对三种最先进的多模态LLM（Anthropic Claude V3 Sonnet、GPT-4-Turbo和Llava:v1.6）的数据提取准确性的影响。我们专注于从具有不同倾斜度的合成生成样本文档中提取特定实体。结果表明，文档倾斜会对所有测试的LLM的数据提取准确性产生不利影响，且影响程度因模型而异。我们确定了每个模型的安全平面内旋转角度（SIPRA），并研究了倾斜对模型幻觉的影响。此外，我们探索了现有的倾斜检测和校正机制，并讨论了它们的潜在局限性。我们提出了替代方法，包括开发本质上对文档倾斜更鲁棒的新型多模态架构，以及在模型的预训练阶段加入倾斜技术。此外，我们强调需要在更广泛的文档质量和条件下进行更全面的测试，以充分了解在实际场景中使用多模态LLM进行信息提取相关的挑战和机遇。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态LLM在处理存在平面内旋转（倾斜）的文档时，结构化数据提取准确率显著下降的问题。现有方法对于文档倾斜的鲁棒性不足，导致在实际应用中性能受限。

核心思路：论文的核心思路是通过实验评估不同LLM在不同倾斜角度下的数据提取性能，从而量化倾斜对模型的影响。基于评估结果，分析模型失效的原因，并提出改进模型鲁棒性的潜在方法，包括架构改进和预训练增强。

技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 合成生成具有不同倾斜角度的文档样本；2) 使用三种多模态LLM（Anthropic Claude V3 Sonnet、GPT-4-Turbo和Llava:v1.6）进行数据提取；3) 评估提取的准确率，并分析倾斜角度与准确率之间的关系；4) 确定每个模型的安全平面内旋转角度（SIPRA）；5) 探索现有的倾斜检测和校正机制；6) 提出改进模型鲁棒性的替代方法。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地评估了文档倾斜对多模态LLM数据提取性能的影响，并量化了不同模型的鲁棒性差异。此外，论文还提出了针对性的改进方向，包括开发更鲁棒的架构和在预训练阶段加入倾斜技术，为未来的研究提供了指导。与现有方法相比，该研究更关注于倾斜这一特定因素对LLM性能的影响，并提出了更具针对性的解决方案。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的合成文档生成流程，确保文档内容和结构的一致性，以便准确评估倾斜的影响；2) 针对不同LLM，采用统一的评估指标和流程，保证结果的可比性；3) 通过分析模型在不同倾斜角度下的输出，深入了解模型失效的原因，为改进模型提供依据。

📊 实验亮点

实验结果表明，文档倾斜会对所有测试的LLM的数据提取准确性产生不利影响，且影响程度因模型而异。论文确定了每个模型的安全平面内旋转角度（SIPRA），并发现倾斜还会影响模型产生幻觉。这些发现为改进多模态LLM在实际应用中的鲁棒性提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化文档处理、信息提取、财务报表分析、合同审核等领域。通过提升多模态LLM在倾斜文档中的数据提取能力，可以减少人工干预，提高工作效率，并降低错误率。未来的研究可以进一步探索如何将该方法应用于更复杂的文档类型和场景。

📄 摘要（原文）

Multi-modal large language models (LLMs) have shown remarkable performance in various natural language processing tasks, including data extraction from documents. However, the accuracy of these models can be significantly affected by document in-plane rotation, also known as skew, a common issue in real-world scenarios for scanned documents. This study investigates the impact of document skew on the data extraction accuracy of three state-of-the-art multi-modal LLMs: Anthropic Claude V3 Sonnet, GPT-4-Turbo, and Llava:v1.6. We focus on extracting specific entities from synthetically generated sample documents with varying degrees of skewness. The results demonstrate that document skew adversely affects the data extraction accuracy of all the tested LLMs, with the severity of the impact varying across models. We identify the safe in-plane rotation angles (SIPRA) for each model and investigate the effects of skew on model hallucinations. Furthermore, we explore existing skew detection and correction mechanisms and discuss their potential limitations. We propose alternative approaches, including developing new multi-modal architectures that are inherently more robust to document skew and incorporating skewing techniques during the pre-training phase of the models. Additionally, we highlight the need for more comprehensive testing on a wider range of document quality and conditions to fully understand the challenges and opportunities associated with using multi-modal LLMs for information extraction in real-world scenarios.