Analisi del Documento Svelata: Tecniche, Sfide e Prospettive per l'Estrazione di Informazioni Strutturate

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

October 28, 2024

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

cs.AI

Abstract

Il parsing dei documenti è essenziale per convertire dati non strutturati e semi-strutturati - come contratti, articoli accademici e fatture - in dati strutturati leggibili dalle macchine. Il parsing dei documenti estrae dati strutturati affidabili da input non strutturati, offrendo enormi vantaggi per numerose applicazioni. Specialmente con i recenti successi nei Grandi Modelli Linguistici, il parsing dei documenti svolge un ruolo indispensabile sia nella costruzione di basi di conoscenza che nella generazione di dati di addestramento. Questa indagine presenta una revisione completa dello stato attuale del parsing dei documenti, coprendo metodologie chiave, dai sistemi modulari a pipeline ai modelli end-to-end guidati dai grandi modelli visione-linguaggio. Componenti fondamentali come il rilevamento del layout, l'estrazione dei contenuti (compresi testi, tabelle ed espressioni matematiche) e l'integrazione di dati multimodali sono esaminati in dettaglio. Inoltre, questo articolo discute le sfide affrontate dai sistemi modulari di parsing dei documenti e dai modelli visione-linguaggio nella gestione di layout complessi, nell'integrazione di moduli multipli e nel riconoscimento di testi ad alta densità. Sottolinea l'importanza dello sviluppo di set di dati più ampi e diversificati e delinea le future direzioni di ricerca.

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.