Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Neural Networks and Representation Embedding for Table Extraction in PDF Documents

論文の概要: Graph Neural Networks and Representation Embedding for Table Extraction in PDF Documents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11203v1
Date: Tue, 23 Aug 2022 21:36:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-25 12:41:09.071376
Title: Graph Neural Networks and Representation Embedding for Table Extraction in PDF Documents
Title（参考訳）: PDF文書におけるグラフニューラルネットワークと表抽出のための表現埋め込み
Authors: Andrea Gemelli and Emanuele Vivoli and Simone Marinai
Abstract要約: この研究の主な貢献は、グラフニューラルネットワークを利用したテーブル抽出の問題に取り組むことである。 PubLayNetおよびPubTables-1Mデータセットに提供される情報をマージして得られた新しいデータセットに対する提案手法を実験的に評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1859913430860336
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Tables are widely used in several types of documents since they can bring important information in a structured way. In scientific papers, tables can sum up novel discoveries and summarize experimental results, making the research comparable and easily understandable by scholars. Several methods perform table analysis working on document images, losing useful information during the conversion from the PDF files since OCR tools can be prone to recognition errors, in particular for text inside tables. The main contribution of this work is to tackle the problem of table extraction, exploiting Graph Neural Networks. Node features are enriched with suitably designed representation embeddings. These representations help to better distinguish not only tables from the other parts of the paper, but also table cells from table headers. We experimentally evaluated the proposed approach on a new dataset obtained by merging the information provided in the PubLayNet and PubTables-1M datasets.
Abstract（参考訳）: テーブルは構造化された方法で重要な情報をもたらすことができるため、様々な種類の文書で広く使われている。科学論文では、新しい発見をまとめ、実験結果を要約し、研究者による研究に匹敵し、容易に理解できるようにすることができる。 OCRツールは、特に表内のテキストに対して、認識エラーを起こしやすいため、PDFファイルから変換する際に有用な情報を失う。この研究の主な貢献は、グラフニューラルネットワークを利用したテーブル抽出の問題に取り組むことである。ノード機能は適切に設計された表現埋め込みで豊かである。これらの表現は、テーブルを紙の他の部分と区別するだけでなく、テーブルセルをテーブルヘッダと区別するのに役立つ。 PubLayNetおよびPubTables-1Mデータセットに提供される情報をマージして得られた新しいデータセットに対する提案手法を実験的に評価した。

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