Deep Learning based Visually Rich Document Content Understanding: A Survey

📄 arXiv: 2408.01287v2 📥 PDF

作者: Yihao Ding, Soyeon Caren Han, Jean Lee, Eduard Hovy

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-08-02 (更新: 2025-06-20)

备注: Work in Progress

💡 一句话要点

综述：基于深度学习的富视觉文档内容理解方法

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

关键词: 富视觉文档理解 深度学习 多模态融合 信息提取 预训练模型

📋 核心要点

  1. 传统VRD信息提取依赖专家知识和手动标注，效率低下且成本高昂，难以满足日益增长的需求。
  2. 本文综述了基于深度学习的VRD内容理解框架，重点关注多模态融合和预训练技术，以提升信息提取性能。
  3. 论文分析了不同方法的特征表示、融合技术、模型架构和预训练目标，并讨论了其优缺点和适用场景。

📝 摘要（中文）

富视觉文档（VRD）在学术、金融、医疗保健和市场营销等领域发挥着至关重要的作用，它们通过文本、布局和视觉元素的组合来传递信息。传统上，从VRD中提取信息的方法严重依赖于专家知识和手动标注，导致其劳动密集且效率低下。深度学习的最新进展通过预训练实现了集成视觉、语言和布局特征的多模态模型，从而显著提高了信息提取性能，彻底改变了这一领域。本综述全面概述了基于深度学习的VRD内容理解（VRD-CU）框架。我们根据其建模策略和下游任务对现有方法进行分类，并对关键组件（包括特征表示、融合技术、模型架构和预训练目标）进行比较分析。此外，我们还强调了每种方法的优点和局限性，并讨论了它们对不同应用的适用性。最后，本文讨论了当前面临的挑战和新兴趋势，为未来研究和实际部署提供指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从富视觉文档（VRD）中高效、准确地提取信息的问题。现有方法主要依赖人工标注和专家知识，导致成本高昂且难以扩展。这些方法无法充分利用VRD中蕴含的视觉、文本和布局等多模态信息，限制了信息提取的性能。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习技术，特别是多模态融合和预训练方法，自动学习VRD中不同模态信息之间的关联，从而提高信息提取的准确性和效率。通过将视觉、文本和布局信息整合到一个统一的模型中，可以更好地理解VRD的内容。

技术框架：该综述对现有基于深度学习的VRD内容理解方法进行了分类和总结。这些方法通常包含以下几个主要模块：特征表示模块（用于提取视觉、文本和布局特征），融合模块（用于将不同模态的特征进行融合），模型架构模块（用于构建信息提取模型），以及预训练模块（用于提升模型的泛化能力）。整体流程通常包括数据预处理、特征提取、多模态融合、模型训练和评估等步骤。

关键创新：该综述的关键创新在于对现有深度学习VRD内容理解方法进行了系统性的梳理和总结，并从特征表示、融合技术、模型架构和预训练目标等多个维度进行了深入的分析和比较。此外，该综述还指出了当前研究面临的挑战和未来的发展趋势。

关键设计：不同的方法在特征表示方面采用了不同的技术，例如，使用卷积神经网络（CNN）提取视觉特征，使用循环神经网络（RNN）或Transformer提取文本特征，使用图神经网络（GNN）提取布局特征。在融合方面，常用的技术包括注意力机制、跨模态Transformer等。在模型架构方面，常用的模型包括基于Transformer的模型、基于图神经网络的模型等。在预训练方面，常用的预训练目标包括掩码语言模型、图像文本匹配等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了当前深度学习在VRD内容理解方面的最新进展，并对各种方法的性能进行了比较分析。虽然具体性能数据因任务和数据集而异，但总体而言，基于多模态融合和预训练的深度学习方法在信息提取准确率、效率和泛化能力方面均优于传统方法。该综述为研究人员和从业者提供了全面的参考，有助于他们选择合适的模型和技术来解决实际问题。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于金融、医疗、法律、教育等领域，例如自动提取财务报表中的关键数据、分析医学影像报告、识别法律文档中的重要条款、以及理解学术论文的内容。通过自动化VRD信息提取，可以显著提高工作效率，降低人工成本，并为决策提供更准确的信息支持。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更高效的文档理解。

📄 摘要（原文）

Visually Rich Documents (VRDs) play a vital role in domains such as academia, finance, healthcare, and marketing, as they convey information through a combination of text, layout, and visual elements. Traditional approaches to extracting information from VRDs rely heavily on expert knowledge and manual annotation, making them labor-intensive and inefficient. Recent advances in deep learning have transformed this landscape by enabling multimodal models that integrate vision, language, and layout features through pretraining, significantly improving information extraction performance. This survey presents a comprehensive overview of deep learning-based frameworks for VRD Content Understanding (VRD-CU). We categorize existing methods based on their modeling strategies and downstream tasks, and provide a comparative analysis of key components, including feature representation, fusion techniques, model architectures, and pretraining objectives. Additionally, we highlight the strengths and limitations of each approach and discuss their suitability for different applications. The paper concludes with a discussion of current challenges and emerging trends, offering guidance for future research and practical deployment in real-world scenarios.