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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12555v3
• Date: Tue, 23 May 2023 18:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 03:29:50.961662
• 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: 我々はグリッドテーブル類似度(GriTS)と呼ばれるテーブル構造認識(TSR)評価のための新しい尺度を提案する。 従来の測度とは異なり、GriTSは予測テーブルの正しさを、その自然な形で行列として直接評価する。
• 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 metric for table structure recognition (TSR) evaluation, called 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. This algorithm produces both an upper and a lower bound on the true similarity between matrices. We show using evaluation on a large real-world dataset that in practice there is almost no difference between these bounds. We compare GriTS to other metrics and empirically validate that matrix similarity exhibits more desirable behavior than alternatives for TSR performance evaluation. Finally, GriTS 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 TSR approaches. Code will be released at https://github.com/microsoft/table-transformer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、グリッドテーブル類似性(grits)と呼ばれる、テーブル構造認識(tsr)評価のための新しいメトリクスのクラスを提案する。 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。 このアルゴリズムは行列間の真の類似性に基づいて上界と下界の両方を生成する。 本研究では,実世界の大規模データセットの評価を用いて,その境界にほとんど差がないことを示す。 gritsを他の指標と比較し,マトリックス類似性がtsr性能評価の代替品よりも望ましい行動を示すことを実証的に検証した。 最後に、GriTSは、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つのサブタスクをすべて統一し、評価を単純化し、異なるタイプのTSR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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