Large Language Models for Page Stream Segmentation

📄 arXiv: 2408.11981v1 📥 PDF

作者: Hunter Heidenreich, Ratish Dalvi, Rohith Mukku, Nikhil Verma, Neven Pičuljan

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-21

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行页面流分割，并提出增强型基准测试集TABME++

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

关键词: 页面流分割 大型语言模型 文档处理 光学字符识别 基准测试 参数高效微调 解码器模型

📋 核心要点

  1. 现有页面流分割研究缺乏真实公共基准测试，限制了算法的有效评估和比较。
  2. 该论文利用大型语言模型，特别是基于解码器的模型，通过参数高效微调来解决页面流分割问题。
  3. 实验结果表明，基于解码器的LLM在页面流分割任务上优于较小的多模态编码器，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

页面流分割（PSS）是大规模自动化文档处理的重要前提。然而，由于缺乏真实的公共基准测试，研究进展受到限制。本文通过引入TABME++来解决这一问题，TABME++是一个增强型基准测试集，具有商业光学字符识别（OCR）标注。我们评估了大型语言模型（LLM）在PSS上的性能，重点关注使用参数高效方法微调的基于解码器的模型。结果表明，基于解码器的LLM优于较小的多模态编码器。通过回顾现有的PSS研究和数据集，我们确定了该领域的关键挑战和进展。我们的发现强调了鲁棒OCR的关键重要性，为开发更有效的文档处理系统提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：页面流分割（PSS）旨在将文档页面流自动分割成逻辑区域，是自动化文档处理的关键步骤。现有方法在缺乏真实场景数据和鲁棒OCR支持的情况下，难以达到商业应用所需的精度和效率。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解和生成能力，将页面流分割任务转化为文本序列生成问题。通过微调LLM，使其能够根据OCR结果预测页面元素的类别和边界，从而实现自动分割。

技术框架：该研究主要采用基于解码器的LLM，例如Transformer解码器结构。首先，使用OCR引擎提取文档图像中的文本信息，包括文本内容、位置坐标等。然后，将这些信息编码成LLM可以处理的输入序列。最后，通过微调LLM，使其能够预测每个文本元素所属的页面区域类别。

关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于页面流分割任务，并提出了一个增强型基准测试集TABME++。TABME++包含商业OCR标注，更贴近实际应用场景，为评估和改进页面流分割算法提供了更可靠的依据。

关键设计：论文重点关注参数高效的微调方法，例如Adapter tuning或LoRA，以降低微调LLM的计算成本。损失函数通常采用交叉熵损失，用于衡量预测类别与真实类别之间的差异。具体的网络结构和参数设置取决于所选用的LLM模型。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，基于解码器的LLM在TABME++基准测试集上取得了显著的性能提升，优于传统的多模态编码器。具体性能数据未在摘要中给出，但强调了LLM在页面流分割任务中的有效性，并突出了鲁棒OCR的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动化文档处理领域，例如自动发票处理、合同解析、报表分析等。通过提高页面流分割的准确性和效率，可以显著降低人工处理成本，提高工作效率。未来，该技术有望应用于更复杂的文档理解和信息抽取任务。

📄 摘要（原文）

Page Stream Segmentation (PSS) is an essential prerequisite for automated document processing at scale. However, research progress has been limited by the absence of realistic public benchmarks. This paper works towards addressing this gap by introducing TABME++, an enhanced benchmark featuring commercial Optical Character Recognition (OCR) annotations. We evaluate the performance of large language models (LLMs) on PSS, focusing on decoder-based models fine-tuned with parameter-efficient methods. Our results show that decoder-based LLMs outperform smaller multimodal encoders. Through a review of existing PSS research and datasets, we identify key challenges and advancements in the field. Our findings highlight the key importance of robust OCR, providing valuable insights for the development of more effective document processing systems.