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深度文本伪造检测的图像生成和学习策略
近年来，文件处理蓬勃发展并带来了众多好处。然而，被报告的伪造文件图像案例显著增加。特别是深度神经网络（DNN）在生成任务方面的最新进展可能加剧文件伪造的威胁。我们验证了传统的针对使用普遍的复制 - 移动方法创建的伪造文件图像的方法对 DNN
PDF8 months ago
Seal2Real：基于扩散模型的无监督文档印章数据生成和实现的启示先验学习
通过提出一个生成方法 Seal2Real，我们可以生成大量带有标签的文档印章数据，并构建一个包含 20K 张带标签图像的 Seal-DB 数据集，该方法极大地促进了后续的印章相关任务在真实数据上的表现。
PDF9 months ago
文档智能理解研讨会
文件理解和信息提取是自动理解文档并提取有价值信息的不同任务。该研究聚焦于发展领域包括商业、法律和医学在内的文档理解，以提高大量文档相关工作的效率。此外，该研究还推出了一个数据挑战，针对最近发布的文档级视觉问答（PDFVQA）数据集，旨在促进
PDFa year ago
PEARL: 激励大型语言模型计划和执行长文档操作
提出了一种采用 zero-shot 或 few-shot prompting 策略的语言模型 (LLM) 的框架 PEARL, 用于处理长文档上的复杂推理问题，并在 QuALITY 数据集上得到了优异的性能表现。
PDFa year ago
视觉丰富文档的增强策略
本论文提出了一种名为 FieldSwap 的数据增强技术，通过交换源领域的关键短语和目标领域的关键短语来生成新的合成例子，以提高培训中目标领域数据稀缺时的性能，例如文本处理和字段提取。实验证明，该方法可以提高 1-7 个 F1 点的提取性能
PDF2 years ago
OneStop QAMaker: 从文本中提取问题答案对的一站式方法
该论文提出了一种名为 OneStop 的模型，用于处理文档并从中同时提取问题和相应的答案范围，从而解决了传统管道方法在 QA 对的生成方面存在的问题。该模型不仅效率更高，而且在质量和效率方面都优于传统方法。
PDF3 years ago
ACL有限数据下的信息提取迁移学习
本文提出了一种通过使用转移学习的方法，并结合深度神经网络和统计分类器的结合来进行信息提取，将该方法应用于日本政府工程竞标实际案例的文档处理中，证明了该模型能够提取具有详细信息精度的细粒度命名实体。
PDF4 years ago