如何一致地从复杂文档中提取元数据

大量重要信息。然而，在许多情况下，这些信息隐藏在文档内容深处，因此很难用于下游任务。在本文中，我将讨论如何一致地从文档中提取元数据，并考虑元数据提取方法以及在此过程中您将面临的挑战。

本文是对文档执行元数据提取的更高级别概述，强调了执行元数据提取时必须考虑的不同注意事项。

此信息图突出显示了本文的主要内容。我将首先讨论为什么我们需要提取文档元数据，以及它对下游任务有何用处。接下来，我将讨论使用正则表达式、OCR + LLM 和视觉 LLM 提取元数据的方法。最后，我还将讨论执行元数据提取时的不同挑战，例如正则表达式、手写文本和处理长文档。图片由 ChatGPT 提供。

为什么提取文档元数据

首先，澄清为什么我们需要从文档中提取元数据非常重要。毕竟，如果信息已经存在于文档中，我们是否不能仅使用 RAG 或其他类似方法来查找信息？

在很多情况下，RAG 能够找到特定的数据点，但预提取元数据简化了许多下游任务。例如，使用元数据，您可以根据数据点过滤文档，例如：

文档类型地址日期

文档类型

地址

日期

如何提取元数据

我重点介绍提取元数据的三种主要方法，从最简单到最复杂：

RegexOCR + LLMVision LLM

正则表达式

OCR + 法学硕士

愿景法学硕士

正则表达式是提取元数据最简单且最一致的方法。如果您事先知道数据的确切格式，则正则表达式效果很好。例如，如果您正在处理租赁协议，并且您知道日期写为 dd.mm.yyyy，始终位于“日期：”之后，则可以使用正则表达式。

结论

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