論文の概要: The Socface Project: Large-Scale Collection, Processing, and Analysis of a Century of French Censuses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18706v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 13:57:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 13:28:15.864249
- Title: The Socface Project: Large-Scale Collection, Processing, and Analysis of a Century of French Censuses
- Title（参考訳）: The Socface Project: 1世紀のフランスの国勢調査の大規模収集・処理・分析
- Authors: Mélodie Boillet, Solène Tarride, Yoann Schneider, Bastien Abadie, Lionel Kesztenbaum, Christopher Kermorvant,
- Abstract要約: 本稿では1836年から1936年までのフランスの国勢調査リストから情報を抽出するための完全な処理ワークフローを提案する。
自動手書き表認識を用いて,これらの表に含まれる全ての情報を抽出することを目的としている。
抽出されたデータは、デモグラファーによって、時間とともに社会の変化を分析し、フランスの経済と社会構造に対する理解を著しく改善するために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3484434195495605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a complete processing workflow for extracting information from French census lists from 1836 to 1936. These lists contain information about individuals living in France and their households. We aim at extracting all the information contained in these tables using automatic handwritten table recognition. At the end of the Socface project, in which our work is taking place, the extracted information will be redistributed to the departmental archives, and the nominative lists will be freely available to the public, allowing anyone to browse hundreds of millions of records. The extracted data will be used by demographers to analyze social change over time, significantly improving our understanding of French economic and social structures. For this project, we developed a complete processing workflow: large-scale data collection from French departmental archives, collaborative annotation of documents, training of handwritten table text and structure recognition models, and mass processing of millions of images. We present the tools we have developed to easily collect and process millions of pages. We also show that it is possible to process such a wide variety of tables with a single table recognition model that uses the image of the entire page to recognize information about individuals, categorize them and automatically group them into households. The entire process has been successfully used to process the documents of a departmental archive, representing more than 450,000 images.
- Abstract（参考訳）: 本稿では1836年から1936年までのフランスの国勢調査リストから情報を抽出するための完全な処理ワークフローを提案する。
これらのリストには、フランスとその家庭に住む個人に関する情報が含まれている。
自動手書き表認識を用いて,これらの表に含まれる全ての情報を抽出することを目的としている。
私たちの仕事が行われているSocfaceプロジェクトの終わりに、抽出された情報は、部局のアーカイブに再配布され、指名リストは無料で公開され、誰でも数億のレコードを閲覧できます。
抽出されたデータは、デモグラファーによって、時間とともに社会の変化を分析し、フランスの経済と社会構造に対する理解を著しく改善するために使用される。
本プロジェクトでは,フランスの部局アーカイブからの大規模データ収集,文書の協調アノテーション,手書き表テキストと構造認識モデルのトレーニング,数百万の画像の大量処理など,完全な処理ワークフローを構築した。
数百万ページの収集と処理を容易にするために開発したツールを紹介します。
また、ページ全体の画像を用いて個人に関する情報を認識し、分類し、自動的に家庭に分類する単一のテーブル認識モデルを用いて、このような多種多様なテーブルを処理できることも示している。
全プロセスは、45万枚以上の画像を表す部門文書の処理に成功している。
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