摩根大通人工智能研究部推出了 DocGraphLM，这是一种创新的人工智能框架，它结合了预先训练的语言模型和图形语义，以增强信息提取和质量保证中的文档表示。

开发能够有效处理和解释不同文档格式数据的方法变得越来越重要。 在处理视觉效果丰富的文档（例如发票、收据和商业表格）时尤其如此。 这些文档通常采用图像或 PDF 格式，并包含文本、布局和视觉元素的复杂组合。 需要创新的方法来提取准确的信息。

过去，使用两种类型的架构来解决这个问题：基于变压器的模型和图神经元网络。 事实证明，这些方法可以有效地对文本、布局和图像特征进行编码，从而改善文档解释。 他们经常需要帮助来表示空间上遥远的含义，这对于理解复杂的文档布局至关重要。 捕获表格单元格、标题和跨行文本等元素之间的关系的困难是造成这一挑战的原因。

来自摩根大通人工智能研究中心、达特茅斯学院汉诺威和摩根大通人工智能研究中心的研究人员开发了一种名为“DocGraphLM”的新型框架来弥补这一差距。该框架结合了图语义和预训练语言模型来克服当前的限制。DocGraphLM 的本质在于它的能力 将 GNN 的优势与语言模型的结构洞察相结合，从而提供更强大的文档表示。这种集成对于准确建模视觉丰富的文档的复杂关系和结构至关重要。

来源和详细信息：
https://www.marktechpost.com/2024/01/13/jpmorgan-ai-research-introduces-docgraphlm-an-innovative-ai-framework-merging-pre-trained-language-models-and-graph-semantics-for-enhanced-document-representation-in-information-extraction-and-qa/