Datasets:

necrasov-ilya
/

ru-invoice-extraction-benchmark

license: apache-2.0
language:
  - ru
task_categories:
  - text-generation
tags:
  - document-extraction
  - invoices
  - structured-output
  - synthetic
size_categories:
  - n<1K
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: development
        path: data/development.jsonl
      - split: validation
        path: data/validation.jsonl
      - split: test
        path: data/test.jsonl

Набор для извлечения данных из русскоязычных счетов

50 синтетических русскоязычных счетов с эталонными ответами в JSON. Набор не привязан к определённой модели и предназначен для проверки систем извлечения структурированных данных из текста.

Разделы

Раздел	Документы	Назначение
`development`	30	разработка шаблонов и примеров
`validation`	10	выбор настроек
`test`	10	итоговая оценка

Раздел test зафиксирован для версии 1. Его нельзя использовать для обучения и подбора шаблонов.

Поля

id — постоянный идентификатор документа
text — текст счёта
expected — эталонный объект по схеме invoice-v1
currency, vat_amount, item_count — признаки для раздельной оценки
template_family, vat_mode — вид документа и режим НДС

В development и validation находятся счета в рублях. В test находятся 5 счетов в рублях, 2 в долларах США, 2 в евро и 1 в юанях. Результаты следует публиковать для всего итогового раздела и отдельно для рублевых и нерублевых документов.

Синтетические ИНН имеют правильную длину, но контрольная цифра не гарантируется. Набор проверяет перенос значения из текста, а не его действительность.

Проверка качества

Все 50 эталонов проходят проверку по схеме JSON. Суммы позиций, подытоги, НДС и итоги согласованы. В выпуске нет точных и нормализованных дубликатов документов, повторяющихся ИНН и конфликтов между названиями организаций и реквизитами.

Лицензия и ограничения

Набор распространяется по Apache License 2.0. Все данные сгенерированы. Любые совпадения с реальными людьми, организациями, адресами или реквизитами случайны.

Набор не проверяет распознавание изображений, сканы PDF, рукописный текст, юридическую и бухгалтерскую корректность документов.