論文の概要: Automatic Search of Multiword Place Names on Historical Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15586v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 03:07:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:31:03.343823
• Title: Automatic Search of Multiword Place Names on Historical Maps
• Title（参考訳）: 歴史地図を用いた複数単語地名の自動検索
• Authors: Rhett Olson, Jina Kim, Yao-Yi Chiang,
• Abstract要約: 本稿では,過去の地図上で与えられた複数単語の地名を検索する効率的なクエリ手法を提案する。 過去の地図上での単語認識手法を用いて,最小分散木を構築することにより,単一単語のテキストラベルを潜在的多語句にリンクする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.932055389589979
• License:
• Abstract: Historical maps are invaluable sources of information about the past, and scanned historical maps are increasingly accessible in online libraries. To retrieve maps from these large libraries that contain specific places of interest, previous work has applied computer vision techniques to recognize words on historical maps, enabling searches for maps that contain specific place names. However, searching for multiword place names is challenging due to complex layouts of text labels on historical maps. This paper proposes an efficient query method for searching a given multiword place name on historical maps. Using existing methods to recognize words on historical maps, we link single-word text labels into potential multiword phrases by constructing minimum spanning trees. These trees aim to link pairs of text labels that are spatially close and have similar height, angle, and capitalization. We then query these trees for the given multiword place name. We evaluate the proposed method in two experiments: 1) to evaluate the accuracy of the minimum spanning tree approach at linking multiword place names and 2) to evaluate the number and time range of maps retrieved by the query approach. The resulting maps reveal how places using multiword names have changed on a large number of maps from across history.
• Abstract（参考訳）: 歴史地図は過去に関する情報の貴重な情報源であり、スキャンされた歴史地図はオンライン図書館でアクセスしやすくなっている。 特定の場所を含むこれらの大きな図書館から地図を検索するために、過去の研究はコンピュータビジョン技術を用いて歴史的地図上の単語を認識し、特定の場所名を含む地図の検索を可能にした。 しかし、歴史的地図上のテキストラベルの複雑なレイアウトのため、複数単語の地名の検索は困難である。 本稿では,過去の地図上で与えられた複数単語の地名を検索する効率的なクエリ手法を提案する。 過去の地図上での単語認識手法を用いて,最小分散木を構築することにより,単一単語のテキストラベルを潜在的多語句にリンクする。 これらの木は、空間的に近接し、高さ、角度、大文字化に類似したテキストラベルのペアをリンクすることを目的としている。 次に、これらの木に与えられたマルチワードの地名を問い合わせます。 提案手法を2つの実験で評価する。 1)複数単語の地名をリンクする際の最小スパンニングツリーアプローチの精度を評価すること。 2) 問合せ手法により検索した地図の数と時間範囲を評価する。 結果として得られた地図は、歴史的に多くの地図において、マルチワード名を用いた場所がどのように変化したかを明らかにしている。

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