論文の概要: A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13534v2
- Date: Thu, 4 Feb 2021 23:48:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 01:30:25.666549
- Title: A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding
- Title（参考訳）: ocrと文書理解のためのディープラーニングアプローチに関する調査
- Authors: Nishant Subramani and Alexandre Matton and Malcolm Greaves and Adrian
Lam
- Abstract要約: 我々は、英語で書かれた文書の文書理解のための様々な手法をレビューする。
文献に現れる方法論を集約し,この領域を探索する研究者の跳躍点として機能させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.65995739708525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Documents are a core part of many businesses in many fields such as law,
finance, and technology among others. Automatic understanding of documents such
as invoices, contracts, and resumes is lucrative, opening up many new avenues
of business. The fields of natural language processing and computer vision have
seen tremendous progress through the development of deep learning such that
these methods have started to become infused in contemporary document
understanding systems. In this survey paper, we review different techniques for
document understanding for documents written in English and consolidate
methodologies present in literature to act as a jumping-off point for
researchers exploring this area.
- Abstract（参考訳）: 文書は法律、金融、技術など多くの分野における多くのビジネスの中核部分である。
請求書、契約書、履歴書などの文書の自動理解は利益があり、多くの新しいビジネスの道を開く。
自然言語処理とコンピュータビジョンの分野は、これらの手法が現代の文書理解システムに浸透し始め、深層学習の発展によって大きな進歩を遂げている。
本稿では,英語で書かれた文書の文書理解のためのさまざまな手法を概説し,文献に現れる方法論を統合し,この領域を探索する研究者の跳躍点として機能させる。
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