"What is the value of {templates}?" Rethinking Document Information Extraction Datasets for LLMs

📄 arXiv: 2410.15484v1 📥 PDF

作者: Ran Zmigrod, Pranav Shetty, Mathieu Sibue, Zhiqiang Ma, Armineh Nourbakhsh, Xiaomo Liu, Manuela Veloso

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-20

备注: Accepted to EMNLP Findings 2024

DOI: 10.18653/v1/2024.findings-emnlp.770

💡 一句话要点

提出K2Q数据集，利用多样化模板提升LLM在文档信息抽取任务中的性能与鲁棒性

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

关键词: 文档信息抽取 大型语言模型 提示学习 数据集构建 关键信息抽取

📋 核心要点

  1. 现有关键信息抽取（KIE）数据集生成方法依赖于简单模板，无法满足实际应用中问题多样性的需求。
  2. 论文提出K2Q数据集，通过使用大量定制模板将KIE数据转换为提示-响应格式，问题类型涵盖抽取式和布尔型。
  3. 实验表明，使用K2Q训练的模型相比使用简单模板训练的模型，在性能和鲁棒性方面均有提升。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在视觉丰富文档理解（VRDU）领域的兴起，对基于文档的提示-响应数据集的需求日益增长。由于从头开始标注新数据集成本高昂，现有文献通常使用简单模板从可用资源生成提示-响应数据集。对于关键信息抽取（KIE）这一常见的VRDU任务，过去的工作通常采用“{key}的值是什么？”这样的模板。然而，考虑到实际应用中遇到的问题的多样性，简单且统一的模板不足以在研究和工业环境中创建鲁棒的模型。本文提出了K2Q，这是一个多样化的集合，包含五个数据集，这些数据集使用大量的定制模板从KIE转换为提示-响应格式。K2Q中的问题可以跨越多个实体，并且可以是抽取式的或布尔型的。我们通过零样本提示，在K2Q上对七个基线生成模型的性能进行了实证比较。我们进一步比较了其中三个模型在K2Q上训练与在更简单的模板上训练的效果，以证明我们工作的必要性。我们发现，创建多样化且复杂的KIE问题可以提高VRDU模型的性能和鲁棒性。我们希望这项工作能够鼓励未来对生成模型训练的数据质量进行研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有文档信息抽取（DIE）数据集中，特别是关键信息抽取（KIE）任务中，使用简单模板生成提示-响应数据集的局限性问题。现有方法生成的提示过于单一，无法充分训练大型语言模型（LLMs），导致模型在实际应用中泛化能力不足。这种简单模板的局限性阻碍了LLMs在VRDU任务中的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多样化的KIE数据集，即K2Q，该数据集通过使用大量的定制模板生成提示-响应对。这些模板旨在模拟真实世界中用户可能提出的各种问题，包括跨多个实体的问题以及抽取式和布尔型问题。通过在K2Q上训练LLMs，可以提高模型对不同类型问题的理解和回答能力，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：K2Q数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 选择现有的KIE数据集作为基础；2) 设计大量的定制模板，这些模板涵盖了不同类型的问题，例如“{key}的值是什么？”，“{entity}的{key}是什么？”，“{key}是否存在？”等；3) 使用这些模板将KIE数据集中的数据转换为提示-响应格式；4) 对生成的数据进行清洗和验证，确保数据的质量。

关键创新：论文最关键的创新在于提出了使用多样化模板生成提示-响应数据集的思想。与以往工作中使用简单模板不同，K2Q数据集使用了大量的定制模板，从而生成了更加多样化和复杂的问题。这种多样性可以更好地训练LLMs，使其能够适应真实世界中各种各样的问题。

关键设计：K2Q数据集的关键设计包括：1) 模板的多样性：模板涵盖了不同类型的问题，包括抽取式和布尔型问题，以及涉及单个或多个实体的问题；2) 数据集的规模：K2Q数据集包含了五个不同的KIE数据集，总共包含了大量的提示-响应对；3) 数据的质量：对生成的数据进行了清洗和验证，确保数据的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在K2Q数据集上训练的LLMs相比在简单模板数据集上训练的LLMs，在零样本提示下的性能有显著提升。具体而言，某些模型在K2Q上的表现优于在简单模板上训练的模型，证明了多样化模板对于提升模型鲁棒性的重要性。论文还对比了七个基线生成模型在K2Q上的性能，为未来的研究提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动化文档处理、智能客服、财务报表分析、合同管理等领域。通过提升LLM在文档信息抽取任务中的性能，可以实现更高效、更准确的文档理解和信息提取，从而提高工作效率，降低人工成本。未来，该研究可以进一步扩展到其他VRDU任务，例如文档分类、文档摘要等。

📄 摘要（原文）

The rise of large language models (LLMs) for visually rich document understanding (VRDU) has kindled a need for prompt-response, document-based datasets. As annotating new datasets from scratch is labor-intensive, the existing literature has generated prompt-response datasets from available resources using simple templates. For the case of key information extraction (KIE), one of the most common VRDU tasks, past work has typically employed the template "What is the value for the {key}?". However, given the variety of questions encountered in the wild, simple and uniform templates are insufficient for creating robust models in research and industrial contexts. In this work, we present K2Q, a diverse collection of five datasets converted from KIE to a prompt-response format using a plethora of bespoke templates. The questions in K2Q can span multiple entities and be extractive or boolean. We empirically compare the performance of seven baseline generative models on K2Q with zero-shot prompting. We further compare three of these models when training on K2Q versus training on simpler templates to motivate the need of our work. We find that creating diverse and intricate KIE questions enhances the performance and robustness of VRDU models. We hope this work encourages future studies on data quality for generative model training.