AMuRD: Ein mehrsprachiger, manuell annotierter Datensatz für die Extraktion und Klassifizierung von Schlüsselinformationen aus Quittungen

Core Concepts

Dieser Datensatz bietet eine umfassende Ressource für die Extraktion und Klassifizierung von Schlüsselinformationen aus Quittungen in Arabisch und Englisch, um Geschäftsprozesse zu automatisieren, finanzielle Analysen zu verbessern und effizientes Bestandsmanagement zu ermöglichen.

Abstract

Der AMuRD-Datensatz ist ein neuartiger mehrsprachiger Datensatz, der speziell für die Informationsextraktion aus Quittungen entwickelt wurde. Er umfasst 47.720 Samples und adressiert die Schlüsselherausforderungen bei der Informationsextraktion und Artikelklassifizierung - zwei entscheidende Aspekte der Datenanalyse in der Einzelhandelsbranche. Jede Probe enthält Annotationen für Artikelnamen und Attribute wie Preis, Marke und mehr. Diese detaillierten Annotationen ermöglichen ein umfassendes Verständnis jedes Artikels auf der Quittung. Darüber hinaus bietet der Datensatz eine Klassifizierung in 44 verschiedene Produktkategorien, was eine organisierte und effiziente Analyse der Artikel ermöglicht und die Nutzbarkeit des Datensatzes für verschiedene Anwendungen erhöht. In unserer Studie haben wir verschiedene Sprachmodellarchitekturen evaluiert, z.B. durch das Fine-Tuning von LLaMA-Modellen auf dem AMuRD-Datensatz. Unser Ansatz lieferte hervorragende Ergebnisse mit einem F1-Wert von 97,43% und einer Genauigkeit von 94,99% bei der Informationsextraktion und -klassifizierung sowie einem noch höheren F1-Wert von 98,51% und einer Genauigkeit von 97,06% bei spezifischen Aufgaben.

Stats

Der durchschnittliche Preis über alle Artikel im Datensatz beträgt ca. 36,69.
Der Median-Preis beträgt 23,95.
Der niedrigste aufgezeichnete Preis im Datensatz beträgt 0,25, während der Datensatz auch Artikel mit Preisen bis zu 512,00 enthält.

Quotes

"AMuRD ist ein neuartiger mehrsprachiger Datensatz, der speziell für die Informationsextraktion aus Quittungen entwickelt wurde."
"Unser Ansatz lieferte hervorragende Ergebnisse mit einem F1-Wert von 97,43% und einer Genauigkeit von 94,99% bei der Informationsextraktion und -klassifizierung."

Key Insights Distilled From

AMuRD

by Abdelrahman ... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.09800.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus diesem Datensatz genutzt werden, um die Kundenerfahrung im Einzelhandel zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus diesem Datensatz können dazu beitragen, die Kundenerfahrung im Einzelhandel auf verschiedene Weisen zu verbessern. Durch die präzise Extraktion von Informationen wie Produktkategorien, Preisen, Marken und anderen Details aus Quittungen können Einzelhändler ein tieferes Verständnis für das Kaufverhalten ihrer Kunden gewinnen. Diese Informationen können genutzt werden, um personalisierte Angebote und Empfehlungen zu erstellen, die den Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden besser entsprechen. Darüber hinaus können Analysen auf Basis dieser Daten Einzelhändlern helfen, Lagerbestände effizienter zu verwalten, Trends im Kaufverhalten zu identifizieren und ihre Marketingstrategien zu optimieren, um die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Welche Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn dieser Datensatz auf Quittungen aus anderen Regionen oder Branchen angewendet wird?

Bei der Anwendung dieses Datensatzes auf Quittungen aus anderen Regionen oder Branchen könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Eine der Hauptprobleme könnte die Sprachvielfalt sein, da Quittungen in verschiedenen Sprachen verfasst sein können, was die Extraktion und Klassifizierung von Informationen erschweren könnte. Darüber hinaus könnten regionale Unterschiede in der Art und Weise, wie Quittungen gestaltet sind und welche Informationen sie enthalten, die Anwendbarkeit des Datensatzes auf andere Regionen beeinträchtigen. Branchenspezifische Terminologien und Produktkategorien könnten ebenfalls eine Herausforderung darstellen, da der Datensatz möglicherweise nicht alle erforderlichen Informationen für spezifische Branchen enthält.

Welche zusätzlichen Informationen könnten in zukünftigen Versionen des Datensatzes enthalten sein, um ein noch umfassenderes Verständnis des Einzelhandelskonsums zu ermöglichen?

In zukünftigen Versionen des Datensatzes könnten zusätzliche Informationen hinzugefügt werden, um ein noch umfassenderes Verständnis des Einzelhandelskonsums zu ermöglichen. Dazu könnten Details wie Kundenbewertungen, Produktbewertungen, Einkaufshistorien, demografische Informationen der Kunden und Informationen zu Werbeaktionen und Rabatten gehören. Durch die Integration dieser zusätzlichen Daten könnten Einzelhändler ein ganzheitlicheres Bild vom Kaufverhalten ihrer Kunden erhalten und fundiertere Entscheidungen in Bezug auf Bestandsmanagement, Marketingstrategien und Kundenservice treffen.