論文の概要: Combining Deep Learning and Reasoning for Address Detection in Unstructured Text Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03103v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 12:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 15:04:31.924282
• Title: Combining Deep Learning and Reasoning for Address Detection in Unstructured Text Documents
• Title（参考訳）: 非構造化文書における住所検出のための深層学習と推論の組み合わせ
• Authors: Matthias Engelbach, Dennis Klau, Jens Drawehn, Maximilien Kintz
• Abstract要約: 本研究では,非構造化文書からアドレスを検索・抽出する手法として,ディープラーニングと推論を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 スキャンした文書画像上のアドレス領域の境界を検出するために,視覚的深層学習モデルを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting information from unstructured text documents is a demanding task, since these documents can have a broad variety of different layouts and a non-trivial reading order, like it is the case for multi-column documents or nested tables. Additionally, many business documents are received in paper form, meaning that the textual contents need to be digitized before further analysis. Nonetheless, automatic detection and capturing of crucial document information like the sender address would boost many companies' processing efficiency. In this work we propose a hybrid approach that combines deep learning with reasoning for finding and extracting addresses from unstructured text documents. We use a visual deep learning model to detect the boundaries of possible address regions on the scanned document images and validate these results by analyzing the containing text using domain knowledge represented as a rule based system.
• Abstract（参考訳）: 構造化されていない文書から情報を抽出することは要求のある作業であり、これらの文書は多列文書や入れ子テーブルのように、多種多様なレイアウトと非自明な読み順を持つことができる。 さらに、多くのビジネス文書を紙形式で受け取り、さらに分析する前にテキストの内容がデジタル化される必要がある。 それでも、送信者アドレスのような重要な文書情報の自動検出と取得は、多くの企業の処理効率を高めるだろう。 本研究では,非構造化文書からアドレスを検索・抽出する手法として,ディープラーニングと推論を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 本研究では,ビジュアル深層学習モデルを用いて,スキャンした文書画像上のアドレス領域の境界を検知し,ルールベースシステムとして表現されたドメイン知識を用いてテキストを解析し,その検証を行う。

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