論文の概要: Multi-Cell Decoder and Mutual Learning for Table Structure and Character Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13268v2
• Date: Sun, 12 May 2024 15:11:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 23:10:20.356318
• Title: Multi-Cell Decoder and Mutual Learning for Table Structure and Character Recognition
• Title（参考訳）: 表構造と文字認識のためのマルチセルデコーダと相互学習
• Authors: Takaya Kawakatsu,
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドアプローチを改善するために,マルチセルコンテンツデコーダと双方向相互学習機構を提案する。 この効果は2つの大きなデータセットで実証され、実験結果は最先端モデルに匹敵する性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2328446298523066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting table contents from documents such as scientific papers and financial reports and converting them into a format that can be processed by large language models is an important task in knowledge information processing. End-to-end approaches, which recognize not only table structure but also cell contents, achieved performance comparable to state-of-the-art models using external character recognition systems, and have potential for further improvements. In addition, these models can now recognize long tables with hundreds of cells by introducing local attention. However, the models recognize table structure in one direction from the header to the footer, and cell content recognition is performed independently for each cell, so there is no opportunity to retrieve useful information from the neighbor cells. In this paper, we propose a multi-cell content decoder and bidirectional mutual learning mechanism to improve the end-to-end approach. The effectiveness is demonstrated on two large datasets, and the experimental results show comparable performance to state-of-the-art models, even for long tables with large numbers of cells.
• Abstract（参考訳）: 学術論文や財務報告などの文書から表の内容を取り出し,それを大規模言語モデルで処理可能な形式に変換することは,知識情報処理において重要な課題である。 テーブル構造だけでなくセル内容も認識するエンドツーエンドアプローチは、外部文字認識システムを用いた最先端モデルに匹敵する性能を達成し、さらなる改善の可能性を秘めている。 さらに、これらのモデルでは、数百セルの長いテーブルを局所的な注意を払って認識できるようになった。 しかし、モデルでは、ヘッダーからフッタへの1方向のテーブル構造を認識し、各セルごとにセル内容の認識を行うため、近隣セルから有用な情報を検索する機会はない。 本稿では,エンド・ツー・エンドアプローチを改善するために,マルチセルコンテンツデコーダと双方向相互学習機構を提案する。 この効果は2つの大きなデータセットで実証され、実験結果は、多数のセルを持つ長いテーブルであっても、最先端のモデルに匹敵する性能を示す。

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