論文の概要: Vision-Based Layout Detection from Scientific Literature using Recurrent Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11727v1
• Date: Sun, 18 Oct 2020 23:50:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 04:05:44.841517
• Title: Vision-Based Layout Detection from Scientific Literature using Recurrent Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレント畳み込みニューラルネットワークを用いた科学文献からの視覚に基づくレイアウト検出
• Authors: Huichen Yang, William H. Hsu
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト認識と分類のための畳み込みニューラルネットワークを科学的文献レイアウト検出(SLLD)に適用するためのアプローチを提案する。 SLLDは、いくつかの情報抽出問題の共有サブタスクである。 その結果,事前学習ベースネットワークの微調整による改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.221478896815292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an approach for adapting convolutional neural networks for object recognition and classification to scientific literature layout detection (SLLD), a shared subtask of several information extraction problems. Scientific publications contain multiple types of information sought by researchers in various disciplines, organized into an abstract, bibliography, and sections documenting related work, experimental methods, and results; however, there is no effective way to extract this information due to their diverse layout. In this paper, we present a novel approach to developing an end-to-end learning framework to segment and classify major regions of a scientific document. We consider scientific document layout analysis as an object detection task over digital images, without any additional text features that need to be added into the network during the training process. Our technical objective is to implement transfer learning via fine-tuning of pre-trained networks and thereby demonstrate that this deep learning architecture is suitable for tasks that lack very large document corpora for training ab initio. As part of the experimental test bed for empirical evaluation of this approach, we created a merged multi-corpus data set for scientific publication layout detection tasks. Our results show good improvement with fine-tuning of a pre-trained base network using this merged data set, compared to the baseline convolutional neural network architecture.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の情報抽出問題の共有サブタスクである科学的文献レイアウト検出(SLLD)に,オブジェクト認識と分類のための畳み込みニューラルネットワークを適用するアプローチを提案する。 学術出版物には、様々な分野の研究者が求めている様々な種類の情報が含まれており、抽象的、文献学、関連する研究、実験方法、成果を文書化したセクションで構成されている。 本稿では,学術文書の主要な領域を分類・分類するエンドツーエンド学習フレームワークを開発するための新しいアプローチを提案する。 我々は,デジタル画像上のオブジェクト検出タスクとして,学習過程でネットワークに付加される必要のある追加のテキスト機能を持たずに,科学的文書レイアウト解析を考察する。 我々の技術的目的は、事前学習ネットワークの微調整によるトランスファーラーニングを実装し、このディープラーニングアーキテクチャが、非常に大きな文書コーパスを欠いたタスクに適していることを示すことである。 このアプローチを実証的に評価するための実験的なテストベッドの一部として,科学出版レイアウト検出タスクのための統合マルチコーパスデータセットを作成した。 本研究の結果は, ベースライン畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャと比較して, この統合データセットを用いた事前学習ベースネットワークの微調整により良好な改善が得られた。

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