論文の概要: The Newspaper Navigator Dataset: Extracting And Analyzing Visual Content
from 16 Million Historic Newspaper Pages in Chronicling America
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01583v1
- Date: Mon, 4 May 2020 15:51:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 00:39:11.318523
- Title: The Newspaper Navigator Dataset: Extracting And Analyzing Visual Content
from 16 Million Historic Newspaper Pages in Chronicling America
- Title（参考訳）: the newspaper navigator dataset: the chronicling americaの1600万の歴史的新聞ページから視覚的コンテンツの抽出と分析
- Authors: Benjamin Charles Germain Lee, Jaime Mears, Eileen Jakeway, Meghan
Ferriter, Chris Adams, Nathan Yarasavage, Deborah Thomas, Kate Zwaard, Daniel
S. Weld
- Abstract要約: 写真,イラスト,地図,漫画,編集漫画のバウンディングボックスアノテーションに基づいて学習した視覚的コンテンツ認識モデルを提案する。
この深層学習モデルを用いて7種類の視覚コンテンツを抽出するパイプラインについて述べる。
我々は,日系アメリカのコーパスから1630万ページのパイプラインを運用した結果を報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.446473806802578
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Chronicling America is a product of the National Digital Newspaper Program, a
partnership between the Library of Congress and the National Endowment for the
Humanities to digitize historic newspapers. Over 16 million pages of historic
American newspapers have been digitized for Chronicling America to date,
complete with high-resolution images and machine-readable METS/ALTO OCR. Of
considerable interest to Chronicling America users is a semantified corpus,
complete with extracted visual content and headlines. To accomplish this, we
introduce a visual content recognition model trained on bounding box
annotations of photographs, illustrations, maps, comics, and editorial cartoons
collected as part of the Library of Congress's Beyond Words crowdsourcing
initiative and augmented with additional annotations including those of
headlines and advertisements. We describe our pipeline that utilizes this deep
learning model to extract 7 classes of visual content: headlines, photographs,
illustrations, maps, comics, editorial cartoons, and advertisements, complete
with textual content such as captions derived from the METS/ALTO OCR, as well
as image embeddings for fast image similarity querying. We report the results
of running the pipeline on 16.3 million pages from the Chronicling America
corpus and describe the resulting Newspaper Navigator dataset, the largest
dataset of extracted visual content from historic newspapers ever produced. The
Newspaper Navigator dataset, finetuned visual content recognition model, and
all source code are placed in the public domain for unrestricted re-use.
- Abstract（参考訳）: 国立デジタル新聞プログラム(National Digital Newspaper Program)は、アメリカ合衆国議会図書館と国立人文科学基金(National Endowment for the Humanities)との共同事業である。
アメリカの歴史ある新聞の1600万ページ以上が、高解像度の画像と機械で読めるMETS/ALTO OCRでデジタル化されている。
慢性的なアメリカユーザーの興味は、抽出されたビジュアルコンテンツと見出しで完結したセマント化されたコーパスである。
これを実現するために,米国議会図書館の「Beyond Words」クラウドソーシング活動の一環として収集された写真,イラスト,地図,漫画,編集漫画のボックスアノテーションをトレーニングしたビジュアルコンテンツ認識モデルを導入し,見出しや広告を含む追加アノテーションを付加した。
我々は,このディープラーニングモデルを用いて,見出し,写真,イラスト,地図,漫画,編集漫画,広告の7種類のビジュアルコンテンツを抽出し,METS/ALTO OCRから派生したキャプションなどのテキストコンテンツと高速な画像類似性クエリのための画像埋め込みを補完するパイプラインについて述べる。
今回,米国日誌コーパスから1630万ページに及ぶパイプラインを運用した結果を報告し,これまでに制作された歴史的新聞から抽出されたビジュアルコンテンツの最大のデータセットである新聞ナビゲータデータセットについて述べる。
Newspaper Navigatorデータセット、微調整されたビジュアルコンテンツ認識モデル、およびすべてのソースコードは、制限なしの再使用のためにパブリックドメインに配置される。
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