SAIL方法通过结合文本和布局相似性以及定制化提示，提升了文档信息提取效果，在多个基准数据集上表现优越。
原文标题：【AAAI2025】SAIL：面向样本的上下文学习用于文档信息提取
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
文档信息提取 (DIE) 旨在从视觉丰富的文档 (VRDs) 中提取结构化信息，传统全训练方法在处理未见数据时泛化能力不足，而无训练方法在 DIE 中也面临理解布局与文本关系以及指导预训练模型的挑战。
为解决这些问题，本文提出了面向样本的上下文学习方法 SAIL。SAIL 利用细粒度的实体级文本相似度和布局相似度，分别增强了对文本和布局的分析。此外，SAIL 还设计了统一的上下文学习提示模板，为每个样本提供定制化指导，提升预训练模型的效果。
在 FUNSD、CORD 和 SROIE 基准数据集上的实验结果表明，SAIL 在无训练方法中表现出色，甚至能与全训练方法媲美，展现了其优越性和泛化能力。
为解决这些问题，本文提出了面向样本的上下文学习方法 SAIL。SAIL 利用细粒度的实体级文本相似度和布局相似度，分别增强了对文本和布局的分析。此外，SAIL 还设计了统一的上下文学习提示模板，为每个样本提供定制化指导，提升预训练模型的效果。
在 FUNSD、CORD 和 SROIE 基准数据集上的实验结果表明，SAIL 在无训练方法中表现出色，甚至能与全训练方法媲美，展现了其优越性和泛化能力。
怜星夜思：
1、SAIL 方法中提到的“细粒度的实体级文本相似度”具体指什么？如何实现？
2、相比于其他的无训练方法，SAIL 的优势主要体现在哪些方面？
3、SAIL 方法在实际应用中可能面临哪些挑战？
2、相比于其他的无训练方法，SAIL 的优势主要体现在哪些方面？
3、SAIL 方法在实际应用中可能面临哪些挑战？
原文内容
来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟
结果表明，我们的SAIL方法在无训练基准方法中表现出色，甚至接近全训练方法，展示了我们方法的优越性和泛化能力。
文档信息提取（DIE）旨在从视觉丰富文档（VRDs）中提取结构化信息。以往的全训练方法已展示出强大的性能，但在面对未见数据时可能存在泛化困难。相比之下，无训练方法利用强大的预训练模型，如大语言模型（LLMs），通过少量示例处理各种下游任务。然而，无训练方法在文档信息提取（DIE）中面临两个主要挑战：（1）理解VRD中布局与文本元素之间的复杂关系；（2）为预训练模型提供准确的指导。为解决这些挑战，我们提出了面向样本的上下文学习（SAIL）方法。SAIL引入了细粒度的实体级文本相似度，促进了LLMs的深度文本分析，并结合了布局相似度，增强了对VRD中布局的分析。此外，SAIL为各种面向样本的示例制定了统一的上下文学习（ICL）提示模板，使得为每个示例提供定制化的提示，能够为预训练模型提供精确的指导。我们在FUNSD、CORD和SROIE基准数据集上进行了广泛实验，使用了多种基础模型（例如，LLMs），结果表明，我们的SAIL方法在无训练基准方法中表现出色，甚至接近全训练方法，展示了我们方法的优越性和泛化能力。
代码 — https://github.com/sky-goldfish/SAIL
