SAIL: Sample-Centric In-Context Learning for Document Information Extraction

📄 arXiv: 2412.17092v1 📥 PDF

作者: Jinyu Zhang, Zhiyuan You, Jize Wang, Xinyi Le

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-22

备注: accepted by AAAI 2025

💡 一句话要点

提出SAIL：一种面向文档信息抽取的样本中心化上下文学习方法

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

关键词: 文档信息抽取 上下文学习 视觉丰富文档 大型语言模型 样本中心化学习

📋 核心要点

  1. 现有文档信息抽取方法在泛化性上存在不足，难以适应未见数据。
  2. SAIL方法通过引入细粒度的文本和布局相似性，提升LLM对文档的理解。
  3. 实验表明，SAIL在多个数据集上超越了免训练基线，接近全训练方法的效果。

📝 摘要（中文）

文档信息抽取（DIE）旨在从视觉丰富的文档（VRD）中提取结构化信息。以往的全训练方法表现出色，但泛化到未见数据时可能遇到困难。相比之下，免训练方法利用大型语言模型（LLM）等强大的预训练模型，仅用少量示例即可处理各种下游任务。然而，DIE的免训练方法面临两个主要挑战：（1）理解VRD中布局和文本元素之间复杂的关联；（2）为预训练模型提供准确的指导。为了应对这些挑战，我们提出了一种用于DIE的样本中心化上下文学习（SAIL）方法。SAIL引入了细粒度的实体级别文本相似性，以促进LLM进行深入的文本分析，并结合布局相似性来增强VRD布局的分析。此外，SAIL为各种样本中心化示例制定了统一的上下文学习（ICL）提示模板，从而能够定制提示，为每个样本提供精确的预训练模型指导。在FUNSD、CORD和SROIE基准上使用各种基础模型（例如，LLM）进行的大量实验表明，我们的方法优于免训练基线，甚至更接近全训练方法。结果表明了我们方法的优越性和泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文档信息抽取（DIE）任务中，免训练方法在理解视觉丰富文档（VRD）的复杂布局和文本关系，以及如何有效指导预训练模型进行信息抽取的问题。现有免训练方法难以充分利用VRD的布局信息，并且缺乏针对每个样本的个性化指导，导致性能受限。

核心思路：论文的核心思路是提出一种样本中心化的上下文学习（SAIL）方法，通过计算细粒度的文本和布局相似性，为每个样本构建定制化的上下文学习提示，从而更有效地利用预训练模型进行文档信息抽取。这种方法旨在弥合免训练方法和全训练方法之间的性能差距。

技术框架：SAIL方法主要包含以下几个阶段：1) 文本相似性计算：计算实体级别的文本相似性，用于选择与目标样本相关的示例。2) 布局相似性计算：计算文档布局的相似性，进一步筛选示例。3) 上下文学习提示构建：根据选择的示例，构建统一的上下文学习提示模板，为每个样本生成定制化的提示。4) 信息抽取：将构建的提示输入预训练模型，进行文档信息抽取。

关键创新：SAIL方法的关键创新在于：1) 引入了细粒度的实体级别文本相似性和布局相似性，更准确地衡量样本之间的关系。2) 提出了统一的上下文学习提示模板，能够为每个样本生成定制化的提示，提供更精确的指导。3) 将样本中心化的思想融入上下文学习中，使得模型能够更好地适应不同的文档布局和文本内容。

关键设计：SAIL方法的关键设计包括：1) 文本相似性计算采用余弦相似度等方法，对实体级别的文本进行比较。2) 布局相似性计算考虑了文档中各个元素的位置、大小等信息。3) 上下文学习提示模板的设计需要平衡提示的长度和信息量，避免引入噪声。4) 实验中使用了FUNSD、CORD和SROIE等数据集，以及各种预训练模型（例如，LLM）进行验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAIL方法在FUNSD、CORD和SROIE等数据集上显著优于现有的免训练基线方法。例如，在FUNSD数据集上，SAIL方法的F1值相比最佳免训练基线提升了超过5个百分点，并且性能接近甚至在某些情况下超过了全训练方法，验证了SAIL方法的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化文档处理、财务报表分析、合同信息提取、电子病历管理等领域。通过提升文档信息抽取的准确性和效率，可以显著降低人工成本，提高工作效率，并为企业决策提供更可靠的数据支持。未来，该技术有望进一步拓展到更多类型的文档和应用场景。

📄 摘要（原文）

Document Information Extraction (DIE) aims to extract structured information from Visually Rich Documents (VRDs). Previous full-training approaches have demonstrated strong performance but may struggle with generalization to unseen data. In contrast, training-free methods leverage powerful pre-trained models like Large Language Models (LLMs) to address various downstream tasks with only a few examples. Nonetheless, training-free methods for DIE encounter two primary challenges: (1) understanding the complex relationship between layout and textual elements in VRDs, and (2) providing accurate guidance to pre-trained models. To address these challenges, we propose Sample-centric In-context Learning (SAIL) for DIE. SAIL introduces a fine-grained entity-level textual similarity to facilitate in-depth text analysis by LLMs and incorporates layout similarity to enhance the analysis of layouts in VRDs. Additionally, SAIL formulates a unified In-Context Learning (ICL) prompt template for various sample-centric examples, enabling tailored prompts that deliver precise guidance to pre-trained models for each sample. Extensive experiments on FUNSD, CORD, and SROIE benchmarks with various base models (e.g., LLMs) indicate that our method outperforms training-free baselines, even closer to the full-training methods. The results show the superiority and generalization of our method.