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ICL-D3IE: 基于上下文学习与多样化演示更新的文档信息提取
本文提出了一种名为 ICL-D3IE 的简单有效的上下文学习框架，该框架使得大型语言模型（如 GPT-3 和 ChatGPT）能够在文档信息提取方面使用不同类型的演示示例进行 DIE，包括提取难处理文档中最困难和独特的章节作为强演示，通过迭
PDFa year ago
ACLGMN: 实用文档信息提取的生成式多模型网络
该论文提出了一种面向实际场景的多模态生成方法 GMN，利用空间编码器和模态感知掩模模块处理复杂文档的噪声 OCR 结果或可变布局，并避免了字符级注释，实验证明 GMN 在公共 DIE 数据集上取得了新的最佳性能，并且在现实场景中优于其他方法
PDF2 years ago
商业文件信息提取：朝着实用基准的方向
本文研究信息提取的问题，探讨了文档信息提取问题、数据集、基准测试等方面，提出了机器学习中的关键信息定位、提取和条目识别问题，并批评了目前缺乏半结构化商务文档的相关数据集和基准测试。
PDF2 years ago
从文档中进行端到端信息提取 -- 出席、复制、解析
本文提出了一种深度神经网络模型 ——Attend，Copy，Parse，该模型可直接在端到端数据上进行训练，跳过了创建复杂的单词级标签的需求，因此被认为在许多现实生活信息提取任务中可以使用。
PDF6 years ago