論文の概要: Tab.IAIS: Flexible Table Recognition and Semantic Interpretation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11879v1
• Date: Tue, 25 May 2021 12:31:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 14:04:50.788712
• Title: Tab.IAIS: Flexible Table Recognition and Semantic Interpretation System
• Title（参考訳）: Tab.IAIS:フレキシブルテーブル認識と意味解釈システム
• Authors: Marcin Namysl, Alexander M. Esser, Sven Behnke, Joachim K\"ohler
• Abstract要約: 完全テーブル認識処理を行い、最も頻繁なテーブル形式をサポートする2つのルールベースのアルゴリズムを開発する。 意味情報の抽出をテーブル認識プロセスに組み込むため,グラフに基づくテーブル解釈法を開発した。 我々のテーブル認識アプローチは、最先端のアプローチと競合する結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.39812458417246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Table extraction is an important but still unsolved problem. In this paper, we introduce a flexible end-to-end table extraction system. We develop two rule-based algorithms that perform the complete table recognition process and support the most frequent table formats found in the scientific literature. Moreover, to incorporate the extraction of semantic information into the table recognition process, we develop a graph-based table interpretation method. We conduct extensive experiments on the challenging table recognition benchmarks ICDAR 2013 and ICDAR 2019. Our table recognition approach achieves results competitive with state-of-the-art approaches. Moreover, our complete information extraction system exhibited a high F1 score of 0.7380 proving the utility of our approach.
• Abstract（参考訳）: テーブル抽出は重要な問題だが、未解決の問題である。 本稿では,フレキシブルなエンドツーエンドテーブル抽出システムを提案する。 我々は,完全テーブル認識プロセスを実行し,科学文献に見られる最も頻繁な表形式をサポートする2つのルールベースアルゴリズムを開発した。 さらに,意味情報の抽出をテーブル認識プロセスに組み込むために,グラフに基づくテーブル解釈法を開発した。 ICDAR 2013 と ICDAR 2019 の挑戦的なテーブル認識ベンチマークについて広範な実験を行った。 テーブル認識アプローチは最先端のアプローチと競合する結果を達成する。 また,完全情報抽出システムでは0.7380という高いf1スコアが得られた。

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