論文の概要: UniHDSA: A Unified Relation Prediction Approach for Hierarchical Document Structure Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15893v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 02:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:49.501379
• Title: UniHDSA: A Unified Relation Prediction Approach for Hierarchical Document Structure Analysis
• Title（参考訳）: UniHDSA:階層型文書構造解析のための統一関係予測手法
• Authors: Jiawei Wang, Kai Hu, Qiang Huo,
• Abstract要約: 我々は、UniHDSAと呼ばれるHDSAの統一的な関係予測手法を提案する。 UniHDSAは、様々なHDSAサブタスクを関係予測問題として扱い、関係予測ラベルを統一ラベル空間に統合する。 UniHDSAの有効性を検証するために,Transformerアーキテクチャに基づくマルチモーダル・エンド・ツー・エンド・システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.057192434574117
• License:
• Abstract: Document structure analysis, aka document layout analysis, is crucial for understanding both the physical layout and logical structure of documents, serving information retrieval, document summarization, knowledge extraction, etc. Hierarchical Document Structure Analysis (HDSA) specifically aims to restore the hierarchical structure of documents created using authoring software with hierarchical schemas. Previous research has primarily followed two approaches: one focuses on tackling specific subtasks of HDSA in isolation, such as table detection or reading order prediction, while the other adopts a unified framework that uses multiple branches or modules, each designed to address a distinct task. In this work, we propose a unified relation prediction approach for HDSA, called UniHDSA, which treats various HDSA sub-tasks as relation prediction problems and consolidates relation prediction labels into a unified label space. This allows a single relation prediction module to handle multiple tasks simultaneously, whether at a page-level or document-level structure analysis. To validate the effectiveness of UniHDSA, we develop a multimodal end-to-end system based on Transformer architectures. Extensive experimental results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance on a hierarchical document structure analysis benchmark, Comp-HRDoc, and competitive results on a large-scale document layout analysis dataset, DocLayNet, effectively illustrating the superiority of our method across all sub-tasks. The Comp-HRDoc benchmark and UniHDSA's configurations are publicly available at https://github.com/microsoft/CompHRDoc.
• Abstract（参考訳）: 文書構造解析、いわゆる文書レイアウト解析は、文書の物理的レイアウトと論理的構造の両方を理解するために重要であり、情報検索、文書要約、知識抽出などを提供する。 階層型文書構造解析(HDSA)は、階層型スキーマを用いたオーサリングソフトウェアを用いて作成した文書の階層構造を復元することを目的としている。 テーブル検出や読み込み順序予測など、HDSAの特定のサブタスクを分離して扱うことに焦点を当てたものと、複数のブランチやモジュールを使用する統一されたフレームワークを採用しており、それぞれが異なるタスクに対処するように設計されている。 そこで本研究では,様々なHDSAサブタスクを関係予測問題として扱い,関係予測ラベルを統一ラベル空間に集約する,HDSAの統一関係予測手法UniHDSAを提案する。 これにより、ページレベルでもドキュメントレベルでも、単一の関係予測モジュールが複数のタスクを同時に処理できる。 UniHDSAの有効性を検証するために,Transformerアーキテクチャに基づくマルチモーダル・エンド・ツー・エンド・システムを開発した。 大規模文書レイアウト解析データセットであるDocLayNetでは,階層型文書構造解析ベンチマークであるComp-HRDocと競合する結果が得られた。 Comp-HRDocベンチマークとUniHDSAの設定はhttps://github.com/microsoft/CompHRDocで公開されている。

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