Dokumentenanalyse enthüllt: Techniken, Herausforderungen und Aussichten für die strukturierte Informationsextraktion.

Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction

October 28, 2024

Autoren: Qintong Zhang, Victor Shea-Jay Huang, Bin Wang, Junyuan Zhang, Zhengren Wang, Hao Liang, Shawn Wang, Matthieu Lin, Wentao Zhang, Conghui He

cs.AI

Zusammenfassung

Die Dokumentenanalyse ist entscheidend für die Umwandlung von unstrukturierten und halbstrukturierten Dokumenten - wie Verträgen, wissenschaftlichen Arbeiten und Rechnungen - in strukturierte, maschinenlesbare Daten. Die Dokumentenanalyse extrahiert zuverlässige strukturierte Daten aus unstrukturierten Eingaben und bietet enorme Bequemlichkeit für zahlreiche Anwendungen. Insbesondere mit den jüngsten Fortschritten bei großen Sprachmodellen spielt die Dokumentenanalyse eine unverzichtbare Rolle sowohl beim Aufbau von Wissensdatenbanken als auch bei der Generierung von Trainingsdaten. Diese Übersicht bietet eine umfassende Bewertung des aktuellen Standes der Dokumentenanalyse, die wichtige Methoden von modularen Pipeline-Systemen bis hin zu End-to-End-Modellen, die von großen Bildsprachmodellen angetrieben werden, abdeckt. Kernkomponenten wie Layout-Erkennung, Inhaltsextraktion (einschließlich Text, Tabellen und mathematischer Ausdrücke) und die Integration multimodaler Daten werden im Detail untersucht. Darüber hinaus diskutiert dieser Artikel die Herausforderungen, mit denen modulare Dokumentenanalyse-Systeme und Bildsprachmodelle bei der Bewältigung komplexer Layouts, der Integration mehrerer Module und der Erkennung von Texten hoher Dichte konfrontiert sind. Er betont die Bedeutung der Entwicklung größerer und vielfältigerer Datensätze und skizziert zukünftige Forschungsrichtungen.

English

Document parsing is essential for converting unstructured and semi-structured documents-such as contracts, academic papers, and invoices-into structured, machine-readable data. Document parsing extract reliable structured data from unstructured inputs, providing huge convenience for numerous applications. Especially with recent achievements in Large Language Models, document parsing plays an indispensable role in both knowledge base construction and training data generation. This survey presents a comprehensive review of the current state of document parsing, covering key methodologies, from modular pipeline systems to end-to-end models driven by large vision-language models. Core components such as layout detection, content extraction (including text, tables, and mathematical expressions), and multi-modal data integration are examined in detail. Additionally, this paper discusses the challenges faced by modular document parsing systems and vision-language models in handling complex layouts, integrating multiple modules, and recognizing high-density text. It emphasizes the importance of developing larger and more diverse datasets and outlines future research directions.