Problem Solved? Information Extraction Design Space for Layout-Rich Documents using LLMs

📄 arXiv: 2502.18179v3 📥 PDF

作者: Gaye Colakoglu, Gürkan Solmaz, Jonathan Fürst

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-25 (更新: 2025-09-25)

备注: accepted at EMNLP'25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

针对版面丰富文档的信息抽取，提出基于LLM的设计空间探索方法LayIE-LLM

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

关键词: 信息抽取 大型语言模型 版面分析 设计空间探索 文档理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理版面复杂文档的信息抽取时，缺乏对版面信息的有效利用，导致性能瓶颈。
  2. 论文提出LayIE-LLM，通过探索数据结构化、模型交互和输出优化等设计空间，优化LLM在版面感知IE中的应用。
  3. 实验表明，优化后的LLM配置在信息抽取任务上显著优于通用配置，且性能可与专用模型媲美。

📝 摘要（中文）

本文定义并探索了使用大型语言模型（LLM）从版面丰富的文档中进行信息抽取（IE）的设计空间。版面感知IE与LLM结合的三大核心挑战是：1）数据结构化，2）模型交互，以及3）输出优化。本研究调查了这些核心挑战中的子问题和方法，例如输入表示、分块、提示工程、LLM的选择以及多模态模型。通过LayIE-LLM（一个新的开源版面感知IE测试套件）检验了不同设计选择的效果，并与传统的微调IE模型进行了基准测试。在两个IE数据集上的结果表明，LLM需要调整IE流程才能获得有竞争力的性能：使用LayIE-LLM找到的优化配置比使用相同LLM的通用实践基线配置高出13.3-37.5 F1值。为了找到一个良好的配置，我们开发了一种一次一因素（OFAT）方法，该方法实现了接近最优的结果。我们的方法仅比最佳全因子探索低0.8-1.8分，但计算量仅为其2.8%。总而言之，我们证明了，如果配置良好，通用LLM可以匹配专用模型的性能，从而提供了一种经济高效且无需微调的替代方案。我们的测试套件可在https://github.com/gayecolakoglu/LayIE-LLM 获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决版面丰富文档的信息抽取问题。现有方法通常难以有效利用文档的版面信息，导致信息抽取性能不佳。此外，针对特定文档类型微调的IE模型成本高昂，缺乏通用性。

核心思路：论文的核心思路是通过系统地探索LLM在版面感知信息抽取中的设计空间，找到最优的配置。通过调整数据结构化方式、模型交互策略和输出优化方法，使通用LLM能够有效利用版面信息，达到甚至超过专用模型的性能。

技术框架：LayIE-LLM测试套件包含以下主要模块：1) 输入表示：研究不同的输入表示方法，例如文本、坐标等；2) 分块：将文档分割成更小的块，以便LLM处理；3) 提示工程：设计有效的提示，引导LLM进行信息抽取；4) LLM选择：评估不同LLM的性能；5) 多模态模型：探索结合视觉信息的模型；6) 输出优化：对LLM的输出进行后处理，提高准确性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统化的设计空间探索方法，用于优化LLM在版面感知信息抽取中的应用。通过一次一因素（OFAT）方法，能够以较低的计算成本找到接近最优的配置。此外，LayIE-LLM测试套件的开源，为该领域的研究提供了便利。

关键设计：论文采用一次一因素（OFAT）方法进行设计空间探索，每次只改变一个因素，评估其对性能的影响。通过迭代优化，找到最优的配置。具体的参数设置和损失函数取决于所使用的LLM和数据集，论文中没有详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过LayIE-LLM找到的优化配置比使用相同LLM的通用实践基线配置高出13.3-37.5 F1值。一次一因素（OFAT）方法能够以较低的计算成本找到接近最优的配置，性能仅比最佳全因子探索低0.8-1.8分，但计算量仅为其2.8%。优化后的LLM性能可与专用模型媲美。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动化文档处理、财务报表分析、法律文书解析、医学报告解读等领域。通过优化LLM在版面感知信息抽取中的应用，可以显著提高文档处理效率，降低人工成本，并为企业提供更准确、更全面的信息支持。未来，该方法有望进一步扩展到更多类型的文档和更复杂的抽取任务。

📄 摘要（原文）

This paper defines and explores the design space for information extraction (IE) from layout-rich documents using large language models (LLMs). The three core challenges of layout-aware IE with LLMs are 1) data structuring, 2) model engagement, and 3) output refinement. Our study investigates the sub-problems and methods within these core challenges, such as input representation, chunking, prompting, selection of LLMs, and multimodal models. It examines the effect of different design choices through LayIE-LLM, a new, open-source, layout-aware IE test suite, benchmarking against traditional, fine-tuned IE models. The results on two IE datasets show that LLMs require adjustment of the IE pipeline to achieve competitive performance: the optimized configuration found with LayIE-LLM achieves 13.3--37.5 F1 points more than a general-practice baseline configuration using the same LLM. To find a well-working configuration, we develop a one-factor-at-a-time (OFAT) method that achieves near-optimal results. Our method is only 0.8--1.8 points lower than the best full factorial exploration with a fraction (2.8%) of the required computation. Overall, we demonstrate that, if well-configured, general-purpose LLMs match the performance of specialized models, providing a cost-effective, finetuning-free alternative. Our test-suite is available at https://github.com/gayecolakoglu/LayIE-LLM.