LayoutXLM 与 GNN：文档关系抽取的经验评估
计算与语言
2022-06-22 v1 人工智能
摘要
本文通过对两种不同神经网络模型进行基准测试来研究文档中的关系抽取任务：多模态语言模型（LayoutXLM）和图神经网络：边卷积网络（ECN）。对于该基准测试，我们使用随 LayoutXLM 发布的 XFUND 数据集。虽然两种模型取得了相似的结果，但它们展现出非常不同的特性。这引发了关于如何在神经网络中整合多种模态的问题：是通过额外的预训练合并所有模态（LayoutXLM），还是以级联方式（ECN）。最后我们讨论了在复杂文档信息抽取领域的新数据集和任务定义中必须考虑的一些方法学问题。
引用
@article{arxiv.2206.10304,
title = {LayoutXLM vs. GNN: An Empirical Evaluation of Relation Extraction for Documents},
author = {Hervé Déjean and Stéphane Clinchant and Jean-Luc Meunier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.10304},
year = {2022}
}