The future of document indexing: GPT and Donut revolutionize table of content processing

📄 arXiv: 2403.07553v1 📥 PDF

作者: Degaga Wolde Feyisa, Haylemicheal Berihun, Amanuel Zewdu, Mahsa Najimoghadam, Marzieh Zare

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-03-12

备注: Document AI, Document Classification, Information extraction, Large Language Models, OCR Models, Visual Document Understanding

💡 一句话要点

提出基于GPT和Donut的自动化文档索引方法以解决信息提取瓶颈

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文档索引 信息提取 人工智能 机器学习 自然语言处理 Donut模型 GPT-3.5 Turbo 自动化

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂文档时，手动提取结构化信息效率低下，成为项目进展的瓶颈。
  2. 论文提出利用Donut和GPT-3.5 Turbo模型，自动化提取文档目录并结构化为JSON格式。
  3. 实验结果表明，Donut和GPT-3.5 Turbo在目录组织上的准确率分别达到85%和89%，显著提升了信息提取效率。

📝 摘要（中文）

工业项目依赖于冗长复杂的规范文档，手动提取结构化信息的过程极为繁琐，成为主要瓶颈。本文提出了一种创新的方法，通过利用两种前沿AI模型：Donut（无需OCR直接从扫描文档中提取信息）和OpenAI GPT-3.5 Turbo（强大的大型语言模型），自动化这一过程。该方法首先从建筑规范文档中获取目录，并将其文本结构化为JSON数据。实验结果显示，Donut在组织目录方面的准确率达到85%，而GPT-3.5 Turbo则达到89%。这一重要成就标志着文档索引领域的重大进展，展示了AI在自动化信息提取任务中的巨大潜力，提升了效率并释放了各行业的关键资源。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决工业项目中，手动提取复杂规范文档中的结构化信息效率低下的问题。现有方法依赖于人工操作，导致信息提取过程繁琐且容易出错。

核心思路：通过结合Donut模型和GPT-3.5 Turbo模型，自动化提取文档的目录信息，并将其结构化为JSON格式，以提高信息提取的效率和准确性。

技术框架：整体流程包括三个主要阶段：首先，使用Donut模型从扫描文档中提取目录信息；其次，利用GPT-3.5 Turbo对提取的文本进行处理和组织；最后，将整理后的信息结构化为JSON格式，便于后续使用。

关键创新：本研究的核心创新在于将Donut模型与大型语言模型GPT-3.5 Turbo相结合，形成了一种新颖的文档索引方法。这一方法无需传统的OCR技术，直接从扫描文档中提取信息，显著提升了提取效率和准确性。

关键设计：在模型训练和参数设置上，Donut模型专注于图像到文本的直接转换，而GPT-3.5 Turbo则负责文本的理解和组织。损失函数的设计考虑了提取信息的准确性和结构化的完整性，以确保最终输出的JSON数据高效且准确。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Donut模型在目录组织上的准确率达到85%，而GPT-3.5 Turbo则达到89%。这一成果相较于传统手动提取方法，效率大幅提升，标志着文档索引技术的重大进步。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括建筑、法律、医疗等行业，能够有效提升文档处理的自动化水平，减少人工干预，提高工作效率。未来，该方法有望推广至更多类型的文档处理场景，进一步释放人力资源，降低成本。

📄 摘要（原文）

Industrial projects rely heavily on lengthy, complex specification documents, making tedious manual extraction of structured information a major bottleneck. This paper introduces an innovative approach to automate this process, leveraging the capabilities of two cutting-edge AI models: Donut, a model that extracts information directly from scanned documents without OCR, and OpenAI GPT-3.5 Turbo, a robust large language model. The proposed methodology is initiated by acquiring the table of contents (ToCs) from construction specification documents and subsequently structuring the ToCs text into JSON data. Remarkable accuracy is achieved, with Donut reaching 85% and GPT-3.5 Turbo reaching 89% in effectively organizing the ToCs. This landmark achievement represents a significant leap forward in document indexing, demonstrating the immense potential of AI to automate information extraction tasks across diverse document types, boosting efficiency and liberating critical resources in various industries.