論文の概要: Object Recognition from Scientific Document based on Compartment Refinement Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09038v3
- Date: Thu, 4 Jul 2024 13:51:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 00:32:39.285324
- Title: Object Recognition from Scientific Document based on Compartment Refinement Framework
- Title（参考訳）: 比較リファインメントフレームワークを用いた科学文書からの物体認識
- Authors: Jinghong Li, Wen Gu, Koichi Ota, Shinobu Hasegawa,
- Abstract要約: 膨大な資源から貴重な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。
科学文書の現在のデータ抽出方法は、ルールベース(RB)または機械学習(ML)アプローチを用いるのが一般的である。
我々はCTBR(Compartment & Text Blocks Refinement)と呼ばれる新しい文書レイアウト分析フレームワークを提案する。
- 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 rapid development of the internet in the past decade, it has become increasingly important to extract valuable information from vast resources efficiently, which is crucial for establishing a comprehensive digital ecosystem, particularly in the context of research surveys and comprehension. The foundation of these tasks focuses on accurate extraction and deep mining of data from scientific documents, which are essential for building a robust data infrastructure. However, parsing raw data or extracting data from complex scientific documents have been ongoing challenges. Current data extraction methods for scientific documents typically use rule-based (RB) or machine learning (ML) approaches. However, using rule-based methods can incur high coding costs for articles with intricate typesetting. Conversely, relying solely on machine learning methods necessitates annotation work for complex content types within the scientific document, which can be costly. Additionally, few studies have thoroughly defined and explored the hierarchical layout within scientific documents. The lack of a comprehensive definition of the internal structure and elements of the documents indirectly impacts the accuracy of text classification and object recognition tasks. From the perspective of analyzing the standard layout and typesetting used in the specified publication, we propose a new document layout analysis framework called CTBR(Compartment & Text Blocks Refinement). Firstly, we define scientific documents into hierarchical divisions: base domain, compartment, and text blocks. Next, we conduct an in-depth exploration and classification of the meanings of text blocks. Finally, we utilize the results of text block classification to implement object recognition within scientific documents based on rule-based compartment segmentation.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間のインターネットの急速な発展に伴い、大規模な資源から貴重な情報を効率的に抽出することがますます重要になってきており、特に調査や理解の文脈において、包括的なデジタルエコシステムの確立に不可欠である。
これらのタスクの基礎は、堅牢なデータ基盤を構築するのに不可欠である科学文書からのデータの正確な抽出と深層採掘に焦点を当てている。
しかし、複雑な科学資料から生データを解析したり、データを抽出したりすることは、現在進行中の課題である。
科学文書の現在のデータ抽出方法は、ルールベース(RB)または機械学習(ML)アプローチを用いるのが一般的である。
しかし、ルールベースの手法を使えば、複雑なタイプセットを持つ記事に対して高いコーディングコストを発生させることができる。
逆に、機械学習の手法にのみ依存するため、科学文書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であり、コストがかかる可能性がある。
さらに、科学的文書の階層的レイアウトを徹底的に定義し、調査する研究はほとんどない。
文書の内部構造と要素の包括的定義の欠如は、テキスト分類とオブジェクト認識タスクの精度に間接的に影響を及ぼす。
特定出版物における標準レイアウトとタイプセットの分析の観点から,CTBR(Compartment & Text Blocks Refinement)と呼ばれる新しい文書レイアウト分析フレームワークを提案する。
まず,学術文書を基本領域,コンパートメント,テキストブロックという階層的な区分に分類する。
次に,テキストブロックの意味の詳細な探索と分類を行う。
最後に,ルールベースのコンパートメントセグメンテーションに基づいて,テキストブロック分類の結果を用いて,科学的文書内にオブジェクト認識を実装した。
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