Seg2Act：面向文档逻辑结构的全局上下文感知动作生成
计算与语言
2024-10-10 v1
摘要
文档逻辑结构旨在提取文档的底层层次结构，这对于文档智能至关重要。传统方法在处理复杂且多变的长文档时往往不足。为此，我们引入 Seg2Act，这是一种基于生成的端到端方法，用于文档逻辑结构，重新审视逻辑结构提取作为动作生成任务。具体而言，给定文档的文本片段，Seg2Act 通过全局上下文感知的生成模型迭代生成动作序列，同时根据生成的动作更新其全局上下文和当前的逻辑结构。在 ChCatExt 和 HierDoc 数据集上的实验表明，Seg2Act 在监督学习和迁移学习设置下均表现出优越性能。
引用
@article{arxiv.2410.06802,
title = {Seg2Act: Global Context-aware Action Generation for Document Logical Structuring},
author = {Zichao Li and Shaojie He and Meng Liao and Xuanang Chen and Yaojie Lu and Hongyu Lin and Yanxiong Lu and Xianpei Han and Le Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.06802},
year = {2024}
}
备注
Accepted by EMNLP 2024 Main Conference