論文の概要: Modelling the semantics of text in complex document layouts using graph transformer networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09144v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 11:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 12:42:29.708785
• Title: Modelling the semantics of text in complex document layouts using graph transformer networks
• Title（参考訳）: グラフトランスフォーマーネットワークを用いた複雑な文書レイアウトにおけるテキストの意味論のモデル化
• Authors: Thomas Roland Barillot (1), Jacob Saks (1), Polena Lilyanova (1), Edward Torgas (1), Yachen Hu (1), Yuanqing Liu (1), Varun Balupuri (1) and Paul Gaskell (1) ((1) BlackRock Inc.)
• Abstract要約: 本稿では,文書の読取パターンを近似したモデルを提案し,テキストスパン毎にユニークな意味表現を出力する。 アーキテクチャは構造化されたテキストのグラフ表現に基づいており、文書間で意味的に類似した情報を検索できるだけでなく、生成した埋め込み空間が有用な意味情報をキャプチャすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Representing structured text from complex documents typically calls for different machine learning techniques, such as language models for paragraphs and convolutional neural networks (CNNs) for table extraction, which prohibits drawing links between text spans from different content types. In this article we propose a model that approximates the human reading pattern of a document and outputs a unique semantic representation for every text span irrespective of the content type they are found in. We base our architecture on a graph representation of the structured text, and we demonstrate that not only can we retrieve semantically similar information across documents but also that the embedding space we generate captures useful semantic information, similar to language models that work only on text sequences.
• Abstract（参考訳）: 複雑な文書から構造化されたテキストを表現することは、通常、段落の言語モデルやテーブル抽出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)など、さまざまな機械学習技術を要求する。 本稿では,文書の人間の読取パターンを近似したモデルを提案し,その内容の種類に関係なく,各テキストに対して一意な意味表現を出力する。 アーキテクチャは構造化テキストのグラフ表現に基づいており、文書間で意味的に類似した情報を検索できるだけでなく、生成した埋め込み空間は、テキストシーケンスのみで動作する言語モデルと同様、有用な意味情報をキャプチャできることを示す。

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