論文の概要: Handling big tabular data of ICT supply chains: a multi-task, machine-interpretable approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06031v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 20:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 13:25:05.521753
• Title: Handling big tabular data of ICT supply chains: a multi-task, machine-interpretable approach
• Title（参考訳）: ictサプライチェーンの大きな表データを扱う:マルチタスク、機械解釈可能なアプローチ
• Authors: Bin Xiao, Murat Simsek, Burak Kantarci and Ala Abu Alkheir
• Abstract要約: 表構造認識(TSR)タスクと表細胞型分類(CTC)タスクを定義する。 提案手法は, ICDAR2013およびUNLVデータセットにおいて, 最先端の手法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.976736586808308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Due to the characteristics of Information and Communications Technology (ICT) products, the critical information of ICT devices is often summarized in big tabular data shared across supply chains. Therefore, it is critical to automatically interpret tabular structures with the surging amount of electronic assets. To transform the tabular data in electronic documents into a machine-interpretable format and provide layout and semantic information for information extraction and interpretation, we define a Table Structure Recognition (TSR) task and a Table Cell Type Classification (CTC) task. We use a graph to represent complex table structures for the TSR task. Meanwhile, table cells are categorized into three groups based on their functional roles for the CTC task, namely Header, Attribute, and Data. Subsequently, we propose a multi-task model to solve the defined two tasks simultaneously by using the text modal and image modal features. Our experimental results show that our proposed method can outperform state-of-the-art methods on ICDAR2013 and UNLV datasets.
• Abstract（参考訳）: ICT(Information and Communications Technology, 情報通信技術)製品の特徴から, ICT機器の臨界情報はサプライチェーン間で共有される大きな表形式で要約されることが多い。 したがって,電子資産の急増量で表構造を自動的に解釈することが重要である。 電子文書の表データを機械解釈可能な形式に変換し,情報抽出・解釈のためのレイアウトと意味情報を提供するために,表構造認識(TSR)タスクと表細胞型分類(CTC)タスクを定義する。 tsrタスクの複雑なテーブル構造を表現するのにグラフを使用します。 一方、表細胞は、CTCタスクの機能的役割、すなわちヘッダ、属性、データに基づいて3つのグループに分類される。 次に,テキストモダルと画像モダル特徴を用いて,定義された2つのタスクを同時に解くマルチタスクモデルを提案する。 ICDAR2013およびUNLVデータセットにおいて,提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。

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