視覚的に配置されたテキストの解析に対する統一的なフレームワーク: テキストスポッティング、重要情報抽出、テーブル認識の統合

Core Concepts

提案するOmniParserは、テキストスポッティング、重要情報抽出、テーブル認識の3つの視覚的テキスト解析タスクを統一的に扱うことができる。構造化ポイントシーケンスを中心とした2段階デコーダ設計により、複雑な構造とリレーションを効果的にモデル化できる。

Abstract

本論文では、視覚的に配置されたテキストの解析(Visually-situated Text Parsing: VsTP)に対する統一的なフレームワークOmniParserを提案している。VsTPには、テキストスポッティング、重要情報抽出(Key Information Extraction: KIE)、テーブル認識(Table Recognition: TR)の3つの主要タスクが含まれる。
OmniParserは、これらのタスクを単一のアーキテクチャ、統一的なモデリング目的、および出力表現で扱うことができる。具体的には、2段階のデコーダ設計を採用し、最初のステージで構造化ポイントシーケンスを生成し、次のステージでポリゴンの輪郭と認識結果を予測する。
この2段階アプローチにより、構造化ポイントシーケンスを介して複雑な構造とリレーションを効果的にモデル化できる。さらに、空間認識プロンプティングと内容認識プロンプティングの2つの事前学習手法を導入し、構造化ポイントデコーダの学習を強化している。
実験の結果、OmniParserは7つのデータセットにおいて、テキストスポッティング、KIE、TRの各タスクでSOTAまたは高い競争力を示した。これは、OmniParserの統一的で簡潔な設計にもかかわらずである。

Stats

画像の幅と高さで正規化された中心点の座標は離散化されたトークンで表現される。
構造化ポイントシーケンスには、タスクに応じた構造トークン(例: , )が含まれる。
ポリゴンは16点の座標で表現され、テキストの内容はchar-levelのトークン化で表現される。

Quotes

"提案するOmniParserは、テキストスポッティング、重要情報抽出、テーブル認識の3つの視覚的テキスト解析タスクを統一的に扱うことができる。"
"2段階のデコーダ設計により、構造化ポイントシーケンスを介して複雑な構造とリレーションを効果的にモデル化できる。"
"空間認識プロンプティングと内容認識プロンプティングの2つの事前学習手法を導入し、構造化ポイントデコーダの学習を強化している。"

Key Insights Distilled From

OmniParser

by Jianqiang Wa... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19128.pdf

Deeper Inquiries

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視覚的テキスト解析の統一的アプローチは、マルチモーダルな言語モデルの発展に重要な貢献をすることができます。このアプローチは、テキストと視覚的要素を組み合わせて解析するため、言語モデルが複数のモーダル（テキスト、画像など）を統合的に処理する際に有益です。視覚的テキスト解析の統一的アプローチは、異なるモーダル間の関係を理解し、複雑な情報を抽出する能力を高めることができます。これにより、マルチモーダルな言語モデルの性能向上や応用範囲の拡大に貢献し、さまざまなタスクにおいてより優れた結果をもたらすことが期待されます。