論文の概要: TableLab: An Interactive Table Extraction System with Adaptive Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08445v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 20:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 04:03:05.151317
• Title: TableLab: An Interactive Table Extraction System with Adaptive Deep Learning
• Title（参考訳）: TableLab: 適応的ディープラーニングを用いた対話型テーブル抽出システム
• Authors: Nancy Xin Ru Wang, Douglas Burdick, Yunyao Li
• Abstract要約: TableLabは、ユーザとモデルがシームレスに連携して高品質の抽出モデルを迅速にカスタマイズするシステムを提供する。 TableLabは最初に、抽出モデルから埋め込みをクラスタリングすることで、同様の構造(テンプレート)を持つテーブルを検出する。 そして、事前訓練されたベースディープラーニングモデルで抽出されたいくつかの代表テーブルの例を選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.260356995275957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Table extraction from PDF and image documents is a ubiquitous task in the real-world. Perfect extraction quality is difficult to achieve with one single out-of-box model due to (1) the wide variety of table styles, (2) the lack of training data representing this variety and (3) the inherent ambiguity and subjectivity of table definitions between end-users. Meanwhile, building customized models from scratch can be difficult due to the expensive nature of annotating table data. We attempt to solve these challenges with TableLab by providing a system where users and models seamlessly work together to quickly customize high-quality extraction models with a few labelled examples for the user's document collection, which contains pages with tables. Given an input document collection, TableLab first detects tables with similar structures (templates) by clustering embeddings from the extraction model. Document collections often contain tables created with a limited set of templates or similar structures. It then selects a few representative table examples already extracted with a pre-trained base deep learning model. Via an easy-to-use user interface, users provide feedback to these selections without necessarily having to identify every single error. TableLab then applies such feedback to finetune the pre-trained model and returns the results of the finetuned model back to the user. The user can choose to repeat this process iteratively until obtaining a customized model with satisfactory performance.
• Abstract（参考訳）: pdfおよび画像文書からのテーブル抽出は、現実世界においてユビキタスなタスクである。 完全抽出品質は,(1)表形式が多様であること,(2)表形式を表わす訓練データの欠如,(3)表定義の本来の曖昧さと主観性により,一つのアウト・オブ・ボックスモデルで達成することは困難である。 一方、アノテートテーブルデータの高価な性質のため、スクラッチからカスタマイズされたモデルを構築することは困難である。 ユーザとモデルがシームレスに連携して高品質な抽出モデルを素早くカスタマイズするシステムを提供し,テーブルのあるページを含むユーザのドキュメントコレクションにラベル付きサンプルを添付することで,これらの課題を解決する。 入力ドキュメントコレクションが与えられると、tablelabは抽出モデルから埋め込みをクラスタリングすることで、最初に同様の構造(テンプレート)を持つテーブルを検出する。 ドキュメントコレクションは、テンプレートまたは類似の構造の限られたセットで作成されたテーブルを含むことが多い。 そして、事前訓練されたベースディープラーニングモデルで抽出されたいくつかの代表テーブルの例を選択する。 使いやすいユーザーインターフェイスを介して、ユーザーはすべてのエラーを識別することなく、これらの選択にフィードバックを提供します。 次にtablelabは、事前学習したモデルを微調整するためにこのようなフィードバックを適用し、微調整されたモデルの結果をユーザに返す。 ユーザーは満足な性能のカスタマイズされたモデルを得るまで、このプロセスを反復的に繰り返すことができます。

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