GroupLink：一种用于表单理解中词分组与关系抽取的端到端多任务方法
计算与语言
2021-05-12 v1 人工智能
摘要
表单是现实生活中常见的一种文档类型，通过文本内容和组织结构承载丰富信息。为实现表单的自动处理，在光学字符识别（OCR）初步处理之后，词分组与关系抽取是两个基础且关键的步骤。词分组是将属于同一语义实体的词聚合起来，关系抽取则是预测语义实体之间的链接。现有工作将它们视为两个独立任务，但这两个任务相互关联且可相互增强。分组过程会精炼相应实体的整体表示，而链接过程会对分组性能给出反馈。为此，我们从文本数据和布局信息中获取多模态特征，并通过多任务训练构建端到端模型，将词分组与关系抽取相结合以提升各自任务的性能。我们在一个真实世界的、全标注的、含噪声扫描的基准 FUNSD 上验证了所提方法，大量实验证明了方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2105.04650,
title = {GroupLink: An End-to-end Multitask Method for Word Grouping and Relation Extraction in Form Understanding},
author = {Zilong Wang and Mingjie Zhan and Houxing Ren and Zhaohui Hou and Yuwei Wu and Xingyan Zhang and Ding Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.04650},
year = {2021}
}