[论文解读] Deep Learning for Technical Document Classification

Shuo Jiang, Jie Hu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 27, 2021

Text and Document Classification Technologies被引用 4

一句话总结

本文提出 TechDoc，一种多模态深度学习架构，通过结合卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN），整合文本、图像和文档关系，以提升技术文档分类性能。在基于层级 IPC 系统的大规模专利数据集上进行评估，TechDoc 的准确率高于单模态和当前最先进基准模型，证明其在工业知识管理中的可扩展性。

ABSTRACT

In large technology companies, the requirements for managing and organizing technical documents created by engineers and managers have increased dramatically in recent years, which has led to a higher demand for more scalable, accurate, and automated document classification. Prior studies have only focused on processing text for classification, whereas technical documents often contain multimodal information. To leverage multimodal information for document classification to improve the model performance, this paper presents a novel multimodal deep learning architecture, TechDoc, which utilizes three types of information, including natural language texts and descriptive images within documents and the associations among the documents. The architecture synthesizes the convolutional neural network, recurrent neural network, and graph neural network through an integrated training process. We applied the architecture to a large multimodal technical document database and trained the model for classifying documents based on the hierarchical International Patent Classification system. Our results show that TechDoc presents a greater classification accuracy than the unimodal methods and other state-of-the-art benchmarks. The trained model can potentially be scaled to millions of real-world multimodal technical documents, which is useful for data and knowledge management in large technology companies and organizations.

研究动机与目标

• 应对大型科技组织中对可扩展、高准确率且自动化的技术文档分类日益增长的需求。
• 通过利用技术文档中的多模态信息，克服以往仅关注文本的单模态方法的局限性。
• 开发一种集成的深度学习架构，有效融合文本、视觉和关系信息，以提升分类性能。
• 实现在工业环境中对数百万份真实世界技术文档的可扩展模型部署。
• 通过先进的多模态文档理解，提升大型科技公司在知识与数据管理方面的能力。

提出的方法

• 提出 TechDoc，一种新颖的多模态深度学习架构，结合卷积神经网络（CNN）用于图像处理、循环神经网络（RNN）用于文本编码，以及图神经网络（GNN）用于建模文档关系。
• 将三种模态——自然语言文本、描述性图像和文档间关联——整合到统一的训练框架中。
• 采用端到端训练流程，联合优化所有三种模态的特征，以增强分类性能。
• 将该模型应用于基于层级国际专利分类（IPC）系统的文档分类任务作为基准。
• 利用注意力机制和特征融合策略，有效对齐并组合跨模态的表示。
• 在大规模多模态技术文档数据库上训练模型，以确保其可扩展性和现实世界适用性。

实验结果

研究问题

• RQ1 与单模态方法相比，整合文本、图像和文档关系等多种模态是否能显著提升技术文档分类的准确性？
• RQ2 在大规模技术文档分类任务中，所提出的多模态架构 TechDoc 相较于当前最先进模型表现如何？
• RQ3 该模型在保持高分类准确率的前提下，能够多大程度上扩展至数百万份真实世界技术文档？
• RQ4 在多模态设置下，各模态（文本、图像、图）对整体分类性能的贡献程度如何？
• RQ5 CNN、RNN 和 GNN 组件的联合训练在捕捉技术文档中互补信息方面的有效性如何？

主要发现

• 与仅处理文本或图像的单模态模型相比，TechDoc 显著提升了分类准确率。
• 该模型在层级国际专利分类（IPC）系统上的表现优于多个当前最先进基准模型。
• 通过图神经网络整合文档关系，对性能提升有显著贡献。
• 多模态方法展现出鲁棒性与可扩展性，适用于工业环境中数百万份技术文档的部署。
• CNN、RNN 和 GNN 组件的联合训练显著提升了模型性能，表明多模态信号的有效融合。
• 结果证实，结合视觉信息和关系信息与文本信息共同使用，能显著提升技术文档管理中的分类效果。