[论文解读] Enhancing Document AI Data Generation Through Graph-Based Synthetic Layouts

Amit Agarwal, Hitesh Patel+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 27, 2024

Semantic Web and Ontologies被引用 2

一句话总结

本文提出了一种基于图的合成文档布局生成框架，利用图神经网络（GNNs）将文档元素建模为节点，空间关系建模为边，从而生成结构一致且语义一致的合成布局。与传统增强方法相比，该方法显著提升了文档AI模型在分类、命名实体识别（NER）和信息抽取任务中的性能。

ABSTRACT

The development of robust Document AI models has been constrained by limited access to high-quality, labeled datasets, primarily due to data privacy concerns, scarcity, and the high cost of manual annotation. Traditional methods of synthetic data generation, such as text and image augmentation, have proven effective for increasing data diversity but often fail to capture the complex layout structures present in real world documents. This paper proposes a novel approach to synthetic document layout generation using Graph Neural Networks (GNNs). By representing document elements (e.g., text blocks, images, tables) as nodes in a graph and their spatial relationships as edges, GNNs are trained to generate realistic and diverse document layouts. This method leverages graph-based learning to ensure structural coherence and semantic consistency, addressing the limitations of traditional augmentation techniques. The proposed framework is evaluated on tasks such as document classification, named entity recognition (NER), and information extraction, demonstrating significant performance improvements. Furthermore, we address the computational challenges of GNN based synthetic data generation and propose solutions to mitigate domain adaptation issues between synthetic and real-world datasets. Our experimental results show that graph-augmented document layouts outperform existing augmentation techniques, offering a scalable and flexible solution for training Document AI models.

研究动机与目标

• 解决文档AI中真实世界标注文档数据集稀缺和隐私限制的问题。
• 克服传统数据增强在捕捉文档中复杂空间和结构关系方面的失败。
• 开发一种可扩展的、基于图的合成数据生成方法，以保持布局一致性和语义一致性。
• 缓解合成与真实世界文档布局之间的领域自适应问题。
• 通过多样化、逼真的合成训练数据，提升文档AI模型的泛化能力和鲁棒性。

提出的方法

• 将文本块、图像和表格等文档元素表示为图中的节点，空间关系和语义关系通过边进行编码。
• 训练图神经网络（GNNs）以学习现有布局结构，从而生成新颖且逼真的文档布局。
• 图表示能够捕捉文档布局中的局部依赖（例如段落与标题对齐）和全局依赖（例如分层报告结构）。
• 采用两阶段训练过程：首先，GNNs从真实文档图中学习布局模式；其次，通过节点和边的预测生成新布局。
• 通过图稀疏化和轻量级GNN架构提升计算效率，降低训练成本。
• 通过迁移学习和领域特定的图表示解决领域自适应问题，提升跨领域泛化能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于GNN的合成布局生成是否能产生比传统增强技术更具结构真实感和多样性的文档布局？
• RQ2 基于图的布局生成对文档AI模型在依赖布局的任务（如分类和NER）中的性能有何影响？
• RQ3 GNN生成的合成数据在多大程度上能缓解合成与真实世界文档分布之间的领域偏移问题？
• RQ4 基于GNN的布局生成中的关键计算瓶颈是什么，如何缓解？
• RQ5 结合GNN与对比学习或伪标签的混合方法是否能进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力？

主要发现

• 基于GNN的合成布局在文档分类、命名实体识别（NER）和信息抽取任务中，显著优于传统的文本和图像增强方法，在模型准确率、精确率、召回率和布局多样性方面均有提升。
• 所提出的方法生成的布局具有高度的结构一致性和语义一致性，有效捕捉了文档的局部和全局模式。
• 图稀疏化和轻量级GNN架构在不牺牲布局真实感的前提下降低了计算复杂度，提升了可扩展性。
• 迁移学习技术有助于弥合合成与真实世界布局之间的领域差距，增强跨领域模型泛化能力。
• 结合GNN与对比学习或伪标签的混合方法在提升模型对细微布局变化的鲁棒性方面展现出潜力。
• 通过优化GNN，实现实时布局生成成为可能，为交互式应用中的动态文档结构化提供了支持。