論文の概要: GriTS: Grid table similarity metric for table structure recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12555v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 17:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 14:05:31.695059
• Title: GriTS: Grid table similarity metric for table structure recognition
• Title（参考訳）: GriTS:テーブル構造認識のためのグリッドテーブル類似度メトリック
• Authors: Brandon Smock and Rohith Pesala and Robin Abraham
• Abstract要約: テーブル構造認識,グリッドテーブル類似度(GriTS)のための新しい評価尺度を提案する。 従来の測度とは異なり、GriTSは予測表の正しさを、その自然な形で行列として直接評価する。 GriTSはまた、同じフレームワーク内で細胞トポロジ認識、細胞位置認識、細胞コンテンツ認識の3つのサブタスクを統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.323063834827416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new class of evaluation metric for table structure recognition, grid table similarity (GriTS). Unlike prior metrics, GriTS evaluates the correctness of a predicted table directly in its natural form as a matrix. To create a similarity measure between matrices, we generalize the two-dimensional largest common substructure (2D-LCS) problem, which is NP-hard, to the 2D most similar substructures (2D-MSS) problem and propose a polynomial-time heuristic for solving it. We validate empirically using the PubTables-1M dataset that comparison between matrices exhibits more desirable behavior than alternatives for table structure recognition evaluation. GriTS also unifies all three subtasks of cell topology recognition, cell location recognition, and cell content recognition within the same framework, which simplifies the evaluation and enables more meaningful comparisons across different types of structure recognition approaches. Code will be released at https://github.com/microsoft/table-transformer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テーブル構造認識のための新しい評価指標であるグリッドテーブル類似性(grits)を提案する。 従来の測度とは異なり、GriTSは予測表の正しさを、その自然な形で行列として直接評価する。 行列間の類似度尺度を作成するために、NPハードな2次元最大の共通部分構造(2D-LCS)問題を2次元最も類似した部分構造(2D-MSS)問題に一般化し、それを解く多項式時間ヒューリスティックを提案する。 本研究では,表構造認識のための代替手段よりも,行列の比較が望ましい行動を示すPubTables-1Mデータセットを実証的に検証した。 GriTSはまた、同じフレームワーク内で細胞トポロジ認識、細胞位置認識、細胞コンテンツ認識の3つのサブタスクを統一し、評価を単純化し、異なるタイプの構造認識アプローチ間でより有意義な比較を可能にする。 コードはhttps://github.com/microsoft/table-transformerでリリースされる。

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