Form-NLU: 表单自然语言理解数据集
摘要：首次引入了Form-NLU，一个用于理解表单结构及其键和值信息提取的新颖数据集，解释了表单设计者的意图和用户编写的值与之间的对齐关系。该数据集包含857个表单图像，6k个表单键和值，和4k个表格键和值。数据集还包括三种表单类型：数字化、打印和手写，涵盖了多样化的表单外观和布局。提出了一种强韧的基于位置和逻辑关系的表单键值信息提取框架。利用该数据集，首先对表单布局理解进行了强大的目标检测模型验证，然后在数据集上评估了键信息提取任务，为不同类型的表单和键提供了细致的结果。此外，还使用现成的PDF布局提取工具对其进行了验证，并证明了在实际案例中的可行性。
作者：Yihao Ding, Siqu Long, Jiabin Huang, Kaixuan Ren, Xingxiang Luo, Hyunsuk Chung, Soyeon Caren Han
论文ID：2304.01577
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-08-04