論文の概要: ChemScraper: Leveraging PDF Graphics Instructions for Molecular Diagram Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12161v3
• Date: Fri, 26 Apr 2024 16:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 17:58:08.507755
• Title: ChemScraper: Leveraging PDF Graphics Instructions for Molecular Diagram Parsing
• Title（参考訳）: ChemScraper: 分子ダイアグラム解析のためのPDFグラフィックインストラクションの活用
• Authors: Ayush Kumar Shah, Bryan Manrique Amador, Abhisek Dey, Ming Creekmore, Blake Ocampo, Scott Denmark, Richard Zanibbi,
• Abstract要約: 本稿では,デジタルPDFプリミティブを入力として利用する新しいモデルを提案する。 モデルは高速で正確であり、解析やベクトル化を必要としない。 我々はSMILESと標準ベンチマークを用いて,自動エラーコンパイルをサポートする新しい評価プロトコルとともに,我々のプロトコルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.806036757331682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Most molecular diagram parsers recover chemical structure from raster images (e.g., PNGs). However, many PDFs include commands giving explicit locations and shapes for characters, lines, and polygons. We present a new parser that uses these born-digital PDF primitives as input. The parsing model is fast and accurate, and does not require GPUs, Optical Character Recognition (OCR), or vectorization. We use the parser to annotate raster images and then train a new multi-task neural network for recognizing molecules in raster images. We evaluate our parsers using SMILES and standard benchmarks, along with a novel evaluation protocol comparing molecular graphs directly that supports automatic error compilation and reveals errors missed by SMILES-based evaluation.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの分子図解析器は、ラスタ画像(例えば、PNGs)から化学構造を復元する。 しかし、多くのPDFには、文字、行、ポリゴンの明確な位置と形を示すコマンドが含まれている。 我々は、これらの誕生デジタルPDFプリミティブを入力として利用する新しいパーサを提案する。 解析モデルは高速で正確であり、GPU、光学文字認識(OCR)、ベクトル化を必要としない。 我々は,ラスター画像にアノテートするパーサーを用いて,ラスター画像中の分子を認識するために,新しいマルチタスクニューラルネットワークを訓練する。 SMILESと標準ベンチマークを用いて解析を行い、自動エラーコンパイルをサポートする分子グラフを直接比較し、SMILESによる評価で欠落したエラーを明らかにする新しい評価プロトコルについて述べる。

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