論文の概要: Capturing Logical Structure of Visually Structured Documents with Multimodal Transition Parser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00150v1
• Date: Sat, 1 May 2021 02:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 12:37:46.196256
• Title: Capturing Logical Structure of Visually Structured Documents with Multimodal Transition Parser
• Title（参考訳）: マルチモーダルトランジションパーザを用いた視覚構造文書の論理構造把握
• Authors: Yuta Koreeda, Christopher D. Manning
• Abstract要約: フラグメントを木にマップするテキストフラグメント間の遷移ラベルの予測として,タスクの定式化を提案する。 視覚,テキスト,意味を融合した特徴ベース機械学習システムを開発した。 本システムでは,F1スコア0.739のPDF-to-textツールよりも有意に優れた段落境界検出F1スコア0.951を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.75232199445175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While many NLP papers, tasks and pipelines assume raw, clean texts, many texts we encounter in the wild are not so clean, with many of them being visually structured documents (VSDs) such as PDFs. Conventional preprocessing tools for VSDs mainly focused on word segmentation and coarse layout analysis, while fine-grained logical structure analysis (such as identifying paragraph boundaries and their hierarchies) of VSDs is underexplored. To that end, we proposed to formulate the task as prediction of transition labels between text fragments that maps the fragments to a tree, and developed a feature-based machine learning system that fuses visual, textual and semantic cues. Our system significantly outperformed baselines in identifying different structures in VSDs. For example, our system obtained a paragraph boundary detection F1 score of 0.951 which is significantly better than a popular PDF-to-text tool with a F1 score of 0.739.
• Abstract（参考訳）: 多くのnlp文書、タスク、パイプラインは生のクリーンテキストを想定しているが、私たちが野生で遭遇する多くのテキストはそれほどクリーンではなく、その多くはpdfのような視覚的構造化ドキュメント(vsd)である。 VSDの従来の前処理ツールは主に単語分割と粗いレイアウト解析に重点を置いているが、VSDの詳細な論理構造解析(段落境界や階層の識別など)は過小評価されている。 そこで我々は,断片を木にマッピングするテキストフラグメント間の遷移ラベルの予測としてタスクを定式化し,視覚的,テキスト的,セマンティックなキューを融合する特徴ベース機械学習システムを開発した。 我々のシステムはVSDの異なる構造を識別する上で、ベースラインを著しく上回った。 例えば,F1スコアが0.739のPDF-to-textツールよりも有意に優れた段落境界検出F1スコアの0.951を得た。

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