Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepCPCFG: Deep Learning and Context Free Grammars for End-to-End Information Extraction

論文の概要: DeepCPCFG: Deep Learning and Context Free Grammars for End-to-End Information Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05908v1
Date: Wed, 10 Mar 2021 07:35:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-11 15:08:52.007982
Title: DeepCPCFG: Deep Learning and Context Free Grammars for End-to-End Information Extraction
Title（参考訳）: deepcpcfg: エンドツーエンド情報抽出のためのディープラーニングと文脈自由文法
Authors: Freddy C. Chua, Nigel P. Duffy
Abstract要約: 深層学習と条件確率的文脈自由文法(CPCFG)を組み合わせて,構造化情報抽出のためのエンドツーエンドシステムを構築する。スキャンされた請求書から最新の結果を得るためにこのアプローチを適用します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We combine deep learning and Conditional Probabilistic Context Free Grammars (CPCFG) to create an end-to-end system for extracting structured information from complex documents. For each class of documents, we create a CPCFG that describes the structure of the information to be extracted. Conditional probabilities are modeled by deep neural networks. We use this grammar to parse 2-D documents to directly produce structured records containing the extracted information. This system is trained end-to-end with (Document, Record) pairs. We apply this approach to extract information from scanned invoices achieving state-of-the-art results.
Abstract（参考訳）: 深層学習と条件確率的文脈自由文法(CPCFG)を組み合わせることで,複雑な文書から構造化情報を抽出するエンドツーエンドシステムを構築する。文書のクラスごとに、抽出する情報の構造を記述するCPCFGを作成します。条件付き確率はディープニューラルネットワークによってモデル化される。この文法を用いて2次元文書を解析し,抽出した情報を含む構造化レコードを直接生成する。このシステムはエンドツーエンド(ドキュメント、レコード)ペアでトレーニングされる。スキャンされた請求書から最新の結果を得るためにこのアプローチを適用します。

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