論文の概要: Automatic Metadata Extraction Incorporating Visual Features from Scanned Electronic Theses and Dissertations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00516v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 14:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 13:31:34.648394
• Title: Automatic Metadata Extraction Incorporating Visual Features from Scanned Electronic Theses and Dissertations
• Title（参考訳）: Scanned Electronic Theses and Dissertations から視覚特徴を取り入れた自動メタデータ抽出
• Authors: Muntabir Hasan Choudhury, Himarsha R. Jayanetti, Jian Wu, William A. Ingram, Edward A. Fox
• Abstract要約: Electronic Theses と (ETD) には、多くのデジタルライブラリータスクに使用できるドメイン知識が含まれている。 従来のシーケンスタグ法は主にテキストベースの機能に依存している。 テキストベースと視覚的特徴を組み合わせた条件付きランダムフィールド(CRF)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1354625918296612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Electronic Theses and Dissertations (ETDs) contain domain knowledge that can be used for many digital library tasks, such as analyzing citation networks and predicting research trends. Automatic metadata extraction is important to build scalable digital library search engines. Most existing methods are designed for born-digital documents, so they often fail to extract metadata from scanned documents such as for ETDs. Traditional sequence tagging methods mainly rely on text-based features. In this paper, we propose a conditional random field (CRF) model that combines text-based and visual features. To verify the robustness of our model, we extended an existing corpus and created a new ground truth corpus consisting of 500 ETD cover pages with human validated metadata. Our experiments show that CRF with visual features outperformed both a heuristic and a CRF model with only text-based features. The proposed model achieved 81.3%-96% F1 measure on seven metadata fields. The data and source code are publicly available on Google Drive (https://tinyurl.com/y8kxzwrp) and a GitHub repository (https://github.com/lamps-lab/ETDMiner/tree/master/etd_crf), respectively.
• Abstract（参考訳）: Electronic Theses and Dissertations (ETD) には、引用ネットワークの分析や研究トレンドの予測など、多くのデジタルライブラリータスクに使用できるドメイン知識が含まれている。 スケーラブルなデジタルライブラリ検索エンジンを構築するには,メタデータの自動抽出が重要である。 既存の手法の多くはデジタル文書用に設計されているため、ETDなどのスキャンされた文書からメタデータを抽出することができないことが多い。 従来のシーケンスタグ法は主にテキストベースの機能に依存している。 本稿では,テキストベースと視覚的特徴を組み合わせた条件付きランダムフィールド(CRF)モデルを提案する。 モデルのロバスト性を検証するため,既存のコーパスを拡張し,500のETDカバーページと人間の検証済みメタデータからなる新たな真実コーパスを作成した。 実験の結果,視覚的特徴を持つCRFは,テキストベースの特徴のみを持つCRFモデルとヒューリスティックモデルの両方に優れていた。 提案モデルは7つのメタデータフィールドに対して81.3%-96%のf1測定を行った。 データとソースコードはGoogle Drive(https://tinyurl.com/y8kxzwrp)とGitHubリポジトリ(https://github.com/lamps-lab/ETDMiner/tree/master/etd_crf)で公開されている。

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