Fugu-MT 論文翻訳(概要): Word-Level Alignment of Paper Documents with their Electronic Full-Text Counterparts

論文の概要: Word-Level Alignment of Paper Documents with their Electronic Full-Text Counterparts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14925v1
Date: Fri, 30 Apr 2021 11:43:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 19:02:00.215956
Title: Word-Level Alignment of Paper Documents with their Electronic Full-Text Counterparts
Title（参考訳）: 電子版全文カウンタによる文書の単語レベルアライメント
Authors: Mark-Christoph M\"uller, Sucheta Ghosh, Ulrike Wittig, and Maja Rey
Abstract要約: 本稿では,印刷文書とその全文バージョン間の単語レベルのアライメントを自動生成するための簡単な手順について述べる。この手順は監視されず、標準の既製のコンポーネントのみを使用し、基本セットアップではFスコア85.01に達し、前処理および後処理では86.63に達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8137198664755598
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We describe a simple procedure for the automatic creation of word-level alignments between printed documents and their respective full-text versions. The procedure is unsupervised, uses standard, off-the-shelf components only, and reaches an F-score of 85.01 in the basic setup and up to 86.63 when using pre- and post-processing. Potential areas of application are manual database curation (incl. document triage) and biomedical expression OCR.
Abstract（参考訳）: 本稿では,印刷文書とその全文バージョン間の単語レベルのアライメントを自動生成するための簡単な手順について述べる。手順は教師なしで、標準のオフザシェルフコンポーネントのみを使用し、基本設定では85.01、前処理と後処理では86.63に達する。アプリケーションの潜在的な領域は、手動データベースキュレーション(incl)である。文書トリアージ)および生医学的表現OCR。

関連論文リスト

Unifying Multimodal Retrieval via Document Screenshot Embedding [92.03571344075607]
Document Screenshot Embedding (DSE)は、文書のスクリーンショットを統一的な入力フォーマットとして扱う新しい検索パラダイムである。まず、Wiki-SSというウィキペディアのウェブページのスクリーンショットをコーパスとして作成し、Natural Questionsデータセットからの質問に答える。このようなテキスト集約的な文書検索設定では、DSEは構文解析に依存する他のテキスト検索方法と比較して、競合効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T06:27:35Z)
Reading Order Independent Metrics for Information Extraction in Handwritten Documents [3.09712167177251]
本稿では,手書き文書における情報抽出評価に適した読解順序に依存しない指標セットを提案し,公開する。タスクを正しく評価するために、最小限のメトリクスセットと考えるものを推奨するために、メトリクスの振舞いの詳細な分析を行います。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-29T12:49:30Z)
Visually Guided Generative Text-Layout Pre-training for Document Intelligence [51.09853181377696]
視覚誘導型生成テキスト事前学習(ViTLP)を提案する。文書画像が与えられた場合、モデルは階層言語とレイアウトモデリングの目的を最適化し、インターリーブされたテキストとレイアウトシーケンスを生成する。 ViTLPは、文書画像のテキストをローカライズし、認識するためのネイティブなOCRモデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-25T08:00:43Z)
Document Layout Annotation: Database and Benchmark in the Domain of Public Affairs [62.38140271294419]
レイアウトラベルの異なるデジタル文書を半自動アノテートする手法を提案する。スペイン政府から24データソースの集合を用いて,行政領域におけるDLAの新しいデータベースを収集する。実験の結果,提案したテキストラベリング手順を99%の精度で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-12T08:21:50Z)
Lbl2Vec: An Embedding-Based Approach for Unsupervised Document Retrieval on Predefined Topics [0.6767885381740952]
本稿では,ラベルのない文書データセットから,文書と単語ベクトルを共同で学習する手法を提案する。提案手法はテキスト前処理をほとんど必要としないが,高い確率で関連文書の検索に有効である。当社のアプローチの複製を容易にするため,開発済みのLbl2Vecコードを3Clause BSDライセンスの下で利用可能なツールとして公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-12T08:57:01Z)
Multilevel Text Alignment with Cross-Document Attention [59.76351805607481]
既存のアライメントメソッドは、1つの事前定義されたレベルで動作します。本稿では,文書を文書間注目要素で表現するための階層的アテンションエンコーダを予め確立した新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-03T02:52:28Z)
Automatic Page Segmentation Without Decompressing the Run-Length Compressed Text Documents [1.2487990897680425]
ページセグメンテーションは複雑なレイアウトを持つ文書の自動解析において重要な段階であると考えられている。本稿では,CCITT Group-3圧縮文書の実行長データに直接ページ分割操作を行う可能性を示す。テキスト文書の前処理は、通常テキスト領域と反転テキスト領域を識別し、反転テキスト領域を通常モードに切り替える。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-02T14:29:35Z)
ToTTo: A Controlled Table-To-Text Generation Dataset [61.83159452483026]
ToTToはオープンドメインの英語のテーブル・トゥ・テキストのデータセットで、12万以上のトレーニングサンプルがある。本稿では、ウィキペディアから既存の候補文を直接修正するデータセット構築プロセスを紹介する。通常流動的であるが、既存の方法は多くの場合、表がサポートしていないフレーズを幻覚させる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-29T17:53:45Z)
LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding [108.12766816023783]
スキャンした文書画像間でのテキストとレイアウト情報の相互作用を協調的にモデル化するtextbfLMを提案する。ドキュメントレベルの事前トレーニングのための単一のフレームワークで、テキストとレイアウトが共同で学習されたのは、これが初めてです。フォーム理解(70.72から79.27まで)、レセプション理解(94.02から95.24まで)、文書画像分類(93.07から94.42まで)など、いくつかのダウンストリームタスクで新しい最先端の成果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-31T14:31:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。