論文の概要: Multimodal Tree Decoder for Table of Contents Extraction in Document Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02896v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 11:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 15:47:55.319263
• Title: Multimodal Tree Decoder for Table of Contents Extraction in Document Images
• Title（参考訳）: 文書画像中の内容のテーブル抽出のためのマルチモーダルツリーデコーダ
• Authors: Pengfei Hu, Zhenrong Zhang, Jianshu Zhang, Jun Du, Jiajia Wu
• Abstract要約: テーブル・オブ・コンテント(ToC)抽出は、文書の様々なレベルの見出しを抽出し、内容のアウトラインをよりよく理解することを目的としている。 まず,学術論文の650件の資料とコンテンツラベルによるイメージサンプルを含む,標準データセットであるHierDocを紹介した。 本稿では,ToCのマルチモーダルツリーデコーダ(MTD)をHierDocのベンチマークとして用いた新しいエンドツーエンドモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.46909366312659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Table of contents (ToC) extraction aims to extract headings of different levels in documents to better understand the outline of the contents, which can be widely used for document understanding and information retrieval. Existing works often use hand-crafted features and predefined rule-based functions to detect headings and resolve the hierarchical relationship between headings. Both the benchmark and research based on deep learning are still limited. Accordingly, in this paper, we first introduce a standard dataset, HierDoc, including image samples from 650 documents of scientific papers with their content labels. Then we propose a novel end-to-end model by using the multimodal tree decoder (MTD) for ToC as a benchmark for HierDoc. The MTD model is mainly composed of three parts, namely encoder, classifier, and decoder. The encoder fuses the multimodality features of vision, text, and layout information for each entity of the document. Then the classifier recognizes and selects the heading entities. Next, to parse the hierarchical relationship between the heading entities, a tree-structured decoder is designed. To evaluate the performance, both the metric of tree-edit-distance similarity (TEDS) and F1-Measure are adopted. Finally, our MTD approach achieves an average TEDS of 87.2% and an average F1-Measure of 88.1% on the test set of HierDoc. The code and dataset will be released at: https://github.com/Pengfei-Hu/MTD.
• Abstract（参考訳）: コンテンツ表(toc)抽出は、文書の理解や情報検索に広く使用できる内容の概要をよりよく理解するために、文書の異なるレベルの見出しを抽出することを目的としている。 既存の作品では、しばしば手作りの特徴とあらかじめ定義された規則に基づく関数を使用して、方向を検出し、方向の間の階層的関係を解決する。 ディープラーニングに基づくベンチマークと研究は、いずれもまだ限られている。 そこで本稿では,まず,学術論文の650件の資料とコンテンツラベルのイメージサンプルを含む,標準データセットであるHierDocを紹介する。 そして,ToC のマルチモーダルツリーデコーダ (MTD) を HierDoc のベンチマークとして用いた新しいエンドツーエンドモデルを提案する。 MTDモデルは、主にエンコーダ、分類器、デコーダの3つの部分で構成されている。 エンコーダは、文書の各エンティティに対する視覚、テキスト、レイアウト情報の多モードな特徴を融合する。 そして、分類器は、先頭エンティティを認識して選択する。 次に、配向エンティティ間の階層的関係を解析するために、木構造デコーダを設計する。 評価には, 樹枝距離類似度(TEDS)とF1-Measureの両方を用いる。 最後に、我々のMTDアプローチでは、平均TEDSは87.2%、平均F1-Measureは88.1%である。 コードとデータセットは、https://github.com/Pengfei-Hu/MTD.comでリリースされる。

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