LAPDoc: Layout-Aware Prompting for Documents

📄 arXiv: 2402.09841v1 📥 PDF

作者: Marcel Lamott, Yves-Noel Weweler, Adrian Ulges, Faisal Shafait, Dirk Krechel, Darko Obradovic

分类: cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-02-15

备注: Under review at ICDAR2024

💡 一句话要点

提出LAPDoc以提升文本基础LLM在文档理解中的表现

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

关键词: 文档理解 布局增强 大型语言模型 多模态学习 文本处理 信息提取 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态变换器在文档理解任务中需要额外的训练数据和微调步骤，限制了其泛化能力。
  2. 本文提出通过布局增强来丰富纯文本LLM的提示信息，以提升其在文档特定任务中的表现。
  3. 实验结果显示，使用布局增强后，LLM在多个标准文档基准测试中性能提升显著，最高可达15%。

📝 摘要（中文）

近年来，基于大量文本数据训练的大型语言模型（LLMs）在多个领域和任务上展现出强大的泛化能力。然而，针对文档理解的多模态变换器架构仍需额外的微调步骤和训练数据。本文探讨了通过布局增强来利用纯文本LLM进行文档特定任务的可能性。我们提出了基于规则的方法来丰富LLM提示中的布局信息，并在实验中验证了这种方法对商业ChatGPT模型和开源LLM Solar的影响。结果表明，布局增强可以使纯文本LLM在文档理解任务上性能提升高达15%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前多模态变换器在文档理解任务中需要额外训练数据和微调的问题。现有方法在泛化能力上存在不足，无法与基于文本的LLM相提并论。

核心思路：我们提出通过布局增强来丰富纯文本LLM的提示信息，探索如何将布局信息有效融入到LLM的输入中，以提高其在文档理解任务中的表现。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：布局信息提取和提示增强。布局信息提取模块负责从文档中提取布局特征，而提示增强模块则将这些特征融入到LLM的输入提示中。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种无需额外训练数据的布局增强方法，使得纯文本LLM能够在文档理解任务中获得显著提升。这与现有的多模态变换器方法形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，我们使用了基于规则的方法来提取布局信息，并对提示进行增强。关键参数设置包括布局信息的提取规则和提示增强的策略，这些设计确保了布局信息的有效利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用布局增强的方法后，ChatGPT和Solar模型在多个标准文档基准测试中的性能提升显著，最高可达15%。这一结果验证了布局信息在提升文本基础LLM文档理解能力中的重要性，展示了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括文档自动化处理、信息提取、文档分类等领域。通过提升文本基础LLM在文档理解中的表现，能够为企业和研究机构提供更高效的文档处理工具，降低人工干预的需求，提升工作效率。未来，该方法可能会推动更多基于文本的LLM在复杂文档任务中的应用。

📄 摘要（原文）

Recent advances in training large language models (LLMs) using massive amounts of solely textual data lead to strong generalization across many domains and tasks, including document-specific tasks. Opposed to that there is a trend to train multi-modal transformer architectures tailored for document understanding that are designed specifically to fuse textual inputs with the corresponding document layout. This involves a separate fine-tuning step for which additional training data is required. At present, no document transformers with comparable generalization to LLMs are available That raises the question which type of model is to be preferred for document understanding tasks. In this paper we investigate the possibility to use purely text-based LLMs for document-specific tasks by using layout enrichment. We explore drop-in modifications and rule-based methods to enrich purely textual LLM prompts with layout information. In our experiments we investigate the effects on the commercial ChatGPT model and the open-source LLM Solar. We demonstrate that using our approach both LLMs show improved performance on various standard document benchmarks. In addition, we study the impact of noisy OCR and layout errors, as well as the limitations of LLMs when it comes to utilizing document layout. Our results indicate that layout enrichment can improve the performance of purely text-based LLMs for document understanding by up to 15% compared to just using plain document text. In conclusion, this approach should be considered for the best model choice between text-based LLM or multi-modal document transformers.