論文の概要: A Framework For Refining Text Classification and Object Recognition from Academic Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17401v4
• Date: Wed, 3 Jul 2024 01:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 20:52:46.299557
• Title: A Framework For Refining Text Classification and Object Recognition from Academic Articles
• Title（参考訳）: 学術論文からテキスト分類とオブジェクト認識を洗練するためのフレームワーク
• Authors: Jinghong Li, Koichi Ota, Wen Gu, Shinobu Hasegawa,
• Abstract要約: 現在の学術論文のデータマイニング手法はルールベース(RB)または機械学習(ML)アプローチを採用している。 我々は,機械学習とルールベースのスキームハイブリッドであるテクストブロックリファインメントフレームワーク(TBRF)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.699900017799093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the widespread use of the internet, it has become increasingly crucial to extract specific information from vast amounts of academic articles efficiently. Data mining techniques are generally employed to solve this issue. However, data mining for academic articles is challenging since it requires automatically extracting specific patterns in complex and unstructured layout documents. Current data mining methods for academic articles employ rule-based(RB) or machine learning(ML) approaches. However, using rule-based methods incurs a high coding cost for complex typesetting articles. On the other hand, simply using machine learning methods requires annotation work for complex content types within the paper, which can be costly. Furthermore, only using machine learning can lead to cases where patterns easily recognized by rule-based methods are mistakenly extracted. To overcome these issues, from the perspective of analyzing the standard layout and typesetting used in the specified publication, we emphasize implementing specific methods for specific characteristics in academic articles. We have developed a novel Text Block Refinement Framework (TBRF), a machine learning and rule-based scheme hybrid. We used the well-known ACL proceeding articles as experimental data for the validation experiment. The experiment shows that our approach achieved over 95% classification accuracy and 90% detection accuracy for tables and figures.
• Abstract（参考訳）: インターネットの普及に伴い、大量の学術論文から特定の情報を効率的に抽出することがますます重要になっている。 データマイニング技術はこの問題を解決するために一般的に用いられている。 しかし, 学術論文のデータマイニングは, 複雑かつ非構造的なレイアウト文書中の特定のパターンを自動的に抽出する必要があるため, 困難である。 現在の学術論文のデータマイニング手法はルールベース(RB)または機械学習(ML)アプローチを採用している。 しかし、ルールベースの手法を用いることで、複雑なタイプセット記事のコーディングコストが高くなる。 一方、単に機械学習手法を用いることで、論文内の複雑なコンテンツタイプに対するアノテーション作業が必要となり、コストがかかる可能性がある。 さらに、機械学習のみを用いることで、ルールベースの手法で容易に認識できるパターンを誤って抽出するケースが生まれる。 これらの課題を克服するため, 学術論文において, 標準レイアウトとタイプセットの分析の観点から, 特定の特徴の具体的手法の実装に重点を置いている。 我々は,機械学習とルールベースのスキームハイブリッドであるテクストブロックリファインメントフレームワーク(TBRF)を開発した。 検証実験では,よく知られたACL論文を実験データとして使用した。 実験の結果,表や図の95%以上の分類精度と90%以上の検出精度が得られた。

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