Collage：針對科學類 PDF 文件資訊提取的可分解快速原型設計工具

核心概念

Collage 是一款針對科學類 PDF 文件資訊提取任務設計的快速原型設計工具，它允許用戶可視化和評估不同模型的結果，並通過提供對處理過程中間狀態的精細視圖來幫助理解和調試模型。

摘要

簡介
自然語言處理（NLP）領域近年來發展迅速，出現許多針對特定領域的科學文獻資訊提取工具，以及多模態預訓練 Transformer 模型。然而，這些模型的評估和應用對非 NLP 專家來說仍有難度，因為它們接受不同的輸入格式，通常是黑盒子，難以理解處理失敗的原因，而且很少處理最常見的科學出版物格式——PDF 文件。
Collage 的設計目標
Collage 旨在解決 NLP 工具開發者和使用者之間的介面問題，其設計基於對材料科學、法律和政策等多個領域的 15 位專業人士的訪談，特別關注材料科學領域的 9 位科學家對文獻審查過程的描述。Collage 的設計目標包括：

滿足不同的資訊需求: 科學家在閱讀和評估論文時，即使在非常密切相關的子領域，也會有不同的關注點。Collage 允許使用者評估多種不同的模型，以提取他們感興趣的內容類型，並具有良好的可擴展性，方便添加新的模型。
處理表格資訊: 許多受訪者嚴重依賴表格中提供的資訊，因此 Collage 支援多模態模型，可以處理文字和圖像。
處理舊文件: 受訪者指出，他們經常需要處理時間跨度很大的文件，包括 OCR 準確性低、包含掃描雜訊和佈局不規範的舊文件。Collage 提供了一個介面，允許使用者檢查處理的中間階段，以便更好地理解模型可能在哪裡出現錯誤，以及後續開發應該針對哪些方面進行改進。
Collage 的系統架構
Collage 的系統架構由三個部分組成：

PDF 表示: 使用 PaperMage 庫解析 PDF 內容，並將其轉換為易於下游使用的格式。
模型和軟體介面: 定義了通用的軟體介面，簡化了資訊提取工具的實現過程，並抽象了處理 PDF 內容和視覺化呈現結果的細節。Collage 目前支援三種介面：

標記分類介面: 適用於產生文字跨度標註的模型，例如命名實體識別（NER）或事件提取模型。
文字生成介面: 適用於基於大型語言模型（LLM）的文字到文字預測任務。
圖像預測介面: 適用於解析圖像的模型，例如表格解析模型。

視覺化前端: 使用 Streamlit 構建了一個互動式工具，允許使用者上傳 PDF 文件、定義處理流程，並在每個階段檢查處理結果。
Collage 的評估
Collage 的評估基於兩個方面：

滿足訪談中提出的需求: Collage 的設計旨在解決訪談中提出的問題，包括支援多種模型、處理表格資訊和處理舊文件。
與現有相關工具的比較: Collage 結合了科學類 PDF 閱讀輔助工具和資訊提取工具的優點，提供了一個模型無關的平台，允許使用者在同一個介面中評估和比較不同的模型。
結論
Collage 是一個針對科學類 PDF 文件資訊提取任務設計的快速原型設計工具，它允許使用者可視化和評估不同模型的結果，並通過提供對處理過程中間狀態的精細視圖來幫助理解和調試模型。

統計資料

從以下內容提煉的關鍵洞見

Collage: Decomposable Rapid Prototyping for Information Extraction on Scientific PDFs

by Sireesh Guru... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23478.pdf

深入探究

Collage 如何應用於其他領域的科學文獻資訊提取任務？

Collage 的設計具有高度的領域可遷移性，可以應用於其他領域的科學文獻資訊提取任務。以下列舉幾種應用方式：

調整模型： Collage 的核心優勢之一是其靈活性，允許使用者輕鬆整合來自 HuggingFace Hub 的各種預訓練模型。針對不同領域的科學文獻，使用者可以選擇適合的預訓練模型，或者使用該領域的語料庫對模型進行微調，以提升資訊提取的效能。
客製化實體類型： Collage 支援使用者自訂義實體類型，例如在生物醫學領域，使用者可以定義基因、蛋白質、疾病等實體類型，並使用對應的模型進行標註和提取。
擴展圖像處理能力： Collage 的圖像處理介面可以整合更多針對特定領域的圖像分析工具，例如在生物醫學領域，可以整合醫學影像分析工具，提取影像中的關鍵資訊。
調整介面與視覺化： 雖然 Collage 目前主要針對材料科學領域設計，但其介面和視覺化功能可以根據其他領域的需求進行調整，例如修改術語和顯示方式，以更好地適應目標用户的專業背景。
總而言之，Collage 提供了一個通用的框架，可以通過調整模型、實體類型、圖像處理能力以及介面等方面，將其應用於其他領域的科學文獻資訊提取任務。

Collage 是否可以整合其他類型的資訊提取模型，例如關係提取模型？

是的，Collage 可以整合其他類型的資訊提取模型，例如關係提取模型。

軟體介面： Collage 的設計初衷是希望能夠支援多種資訊提取模型，其提供的軟體介面 (Token Classification, Text Generation, Image Prediction) 具有高度的擴展性，可以整合其他類型的模型，例如關係提取模型。
關係提取模型整合： 使用者可以開發新的模型介面，例如 RelationExtractionPredictor，並實作對應的方法，例如 extract_relations_from_text()，從文字中提取實體之間的關係。
視覺化： Collage 的前端視覺化功能可以擴展，以顯示提取的關係資訊，例如可以使用圖形或表格的方式展示實體之間的關係。
例如，使用者可以整合一個關係提取模型，用於識別材料科學文獻中材料與其特性之間的關係，例如 "X 材料具有 Y 特性"。Collage 可以將這些關係提取出來，並以圖形或表格的形式展示，幫助使用者快速理解材料的特性。
總之，Collage 的靈活架構和軟體介面使其能夠整合各種資訊提取模型，包括關係提取模型，從而滿足更廣泛的資訊提取需求。

Collage 如何幫助非 NLP 專家更好地理解和使用資訊提取技術？

Collage 通過以下幾個方面幫助非 NLP 專家更好地理解和使用資訊提取技術：

直观的視覺化介面： Collage 提供了使用者友好的圖形介面，將複雜的資訊提取過程以直觀的方式呈現出來。非 NLP 專家無需編寫程式碼，即可上傳文件、選擇模型、查看結果，降低了使用門檻。
多模型比較功能： Collage 允許使用者同時運行和比較多個模型的結果，方便使用者評估不同模型的效能，選擇最符合需求的模型，並直觀地理解不同模型的優缺點。
逐步分解的處理流程： Collage 將資訊提取流程分解為多個步驟，並允許使用者查看每個步驟的結果，例如文字分割、實體識別、關係提取等。這種逐步分解的方式可以幫助非 NLP 專家更好地理解資訊提取的過程，以及每個步驟的作用。
模型結果的可解釋性： Collage 不僅展示模型的最終結果，還提供模型決策依據的可視化，例如高亮顯示模型提取實體的依據。這種可解釋性可以幫助非 NLP 專家理解模型的行為，並判斷模型的可靠性。
總之，Collage 降低了資訊提取技術的使用門檻，並提供了直观的視覺化和可解釋性，讓非 NLP 專家也能夠理解、使用和評估資訊提取模型，從而更好地利用資訊提取技術解決實際問題。