Collage: Decomposable Rapid Prototyping for Information Extraction on Scientific PDFs
作者: Sireesh Gururaja, Yueheng Zhang, Guannan Tang, Tianhao Zhang, Kevin Murphy, Yu-Tsen Yi, Junwon Seo, Anthony Rollett, Emma Strubell
分类: cs.CL, cs.HC
发布日期: 2024-10-30 (更新: 2025-06-22)
💡 一句话要点
Collage：用于科学PDF信息提取的可分解快速原型工具
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 信息提取 科学PDF 快速原型 可视化 自然语言处理 文献综述 HuggingFace Transformers
📋 核心要点
- 现有信息提取模型难以比较，输入格式各异，缺乏透明度，且对PDF支持不足，阻碍了其在科学领域的应用。
- Collage工具旨在通过提供统一的平台，支持多种模型、可视化中间结果，从而加速科学PDF信息提取的原型设计和评估。
- Collage支持HuggingFace token分类器、LLM等多种模型，并提供可扩展的接口，已在材料科学文献综述中得到验证。
📝 摘要（中文）
近年来，自然语言处理领域在科学文档的领域特定信息提取工具方面取得了持续进展，同时发布了越来越多的多模态预训练Transformer模型。尽管NLP领域外的科学家评估和应用这些系统到他们自己领域的机会从未如此清晰，但这些模型难以比较：它们接受不同的输入格式，通常是黑盒，对处理失败几乎没有洞察力，并且很少处理PDF文档，这是科学出版物最常见的格式。在这项工作中，我们提出了Collage，一个旨在快速原型设计、可视化和评估科学PDF上不同信息提取模型的工具。Collage允许开箱即用地使用和评估任何HuggingFace token分类器、多个LLM和多个其他特定于任务的模型，并提供可扩展的软件接口来加速新模型的实验。此外，我们使基于NLP的工具的开发者和用户能够通过提供处理中间状态的细粒度视图来检查、调试和更好地理解建模流程。我们在信息提取的背景下展示了我们的系统，以协助材料科学的文献综述。
🔬 方法详解
问题定义：现有科学文档信息提取工具存在以下痛点：模型种类繁多，输入格式不统一，难以直接比较；模型通常是黑盒，用户难以理解处理过程和错误原因；对科学出版物最常用的PDF格式支持不足，限制了应用范围。这些问题阻碍了NLP技术在科学领域的普及和应用。
核心思路：Collage的核心思路是提供一个统一、可扩展、可视化的平台，使得用户可以方便地集成、评估和调试不同的信息提取模型。通过将复杂的pipeline分解为可独立配置的模块，并提供中间结果的可视化，Collage旨在提高模型的可解释性和可调试性，降低使用门槛。
技术框架：Collage的整体架构包含以下几个主要模块：PDF解析模块，负责将PDF文档转换为可处理的文本和布局信息；模型集成模块，支持集成HuggingFace token分类器、LLM等多种模型；可视化模块，用于展示模型的中间处理结果，例如token分类结果、实体识别结果等；评估模块，提供模型性能评估指标。用户可以通过配置不同的模块组合，快速构建信息提取pipeline。
关键创新：Collage最重要的技术创新在于其可分解的架构和可视化的调试界面。传统的信息提取pipeline通常是固定的，难以修改和调试。Collage将pipeline分解为多个可独立配置的模块，用户可以根据需要选择不同的模块组合，并查看每个模块的输出结果。这种可分解的架构使得用户可以更容易地理解模型的行为，并针对性地进行优化。
关键设计：Collage的关键设计包括：使用HuggingFace Transformers库作为模型集成的基础，方便用户使用各种预训练模型；提供统一的API接口，方便用户自定义模型和模块；采用模块化的设计，使得用户可以灵活地组合不同的模块；提供可视化的调试界面，方便用户查看模型的中间结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文展示了Collage在材料科学文献综述中的应用，用户可以利用Collage快速构建信息提取pipeline，提取材料的属性、制备方法等关键信息。通过可视化界面，用户可以清晰地了解模型的处理过程，并针对性地进行优化。虽然论文没有给出具体的性能数据，但展示了Collage在实际应用中的可行性和价值。
🎯 应用场景
Collage可应用于材料科学、化学、生物学等多个科学领域，辅助科研人员进行文献综述、数据挖掘和知识发现。通过快速原型设计和模型评估，Collage能够加速科研流程，提高科研效率，并促进跨学科的合作与交流。未来，Collage有望成为科学研究中不可或缺的工具。
📄 摘要（原文）
Recent years in NLP have seen the continued development of domain-specific information extraction tools for scientific documents, alongside the release of increasingly multimodal pretrained transformer models. While the opportunity for scientists outside of NLP to evaluate and apply such systems to their own domains has never been clearer, these models are difficult to compare: they accept different input formats, are often black-box and give little insight into processing failures, and rarely handle PDF documents, the most common format of scientific publication. In this work, we present Collage, a tool designed for rapid prototyping, visualization, and evaluation of different information extraction models on scientific PDFs. Collage allows the use and evaluation of any HuggingFace token classifier, several LLMs, and multiple other task-specific models out of the box, and provides extensible software interfaces to accelerate experimentation with new models. Further, we enable both developers and users of NLP-based tools to inspect, debug, and better understand modeling pipelines by providing granular views of intermediate states of processing. We demonstrate our system in the context of information extraction to assist with literature review in materials science.