論文の概要: Kyrtos: A methodology for automatic deep analysis of graphic charts with curves in technical documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09337v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 02:09:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.327455
• Title: Kyrtos: A methodology for automatic deep analysis of graphic charts with curves in technical documents
• Title（参考訳）: Kyrtos: 技術的文書における曲線付きグラフの自動深度解析手法
• Authors: Michail S. Alexiou, Nikolaos G. Bourbakis,
• Abstract要約: 本稿では,技術文書のグラフィック画像における曲線付きチャートの自動認識と解析のためのKyrtos手法を提案する。 認識処理部は、クラスタリングに基づくアプローチを採用して、図示曲線を構成する線分を分離する中間点を認識する。 解析処理部は、抽出した曲線の線分を解析して、方向、傾向等の挙動特徴をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3750624267664158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Understanding of Technical Documents (DUTD) has become a very attractive field with great potential due to large amounts of accumulated documents and the valuable knowledge contained in them. In addition, the holistic understanding of technical documents depends on the accurate analysis of its particular modalities, such as graphics, tables, diagrams, text, etc. and their associations. In this paper, we introduce the Kyrtos methodology for the automatic recognition and analysis of charts with curves in graphics images of technical documents. The recognition processing part adopts a clustering based approach to recognize middle-points that delimit the line-segments that construct the illustrated curves. The analysis processing part parses the extracted line-segments of curves to capture behavioral features such as direction, trend and etc. These associations assist the conversion of recognized segments' relations into attributed graphs, for the preservation of the curves' structural characteristics. The graph relations are also are expressed into natural language (NL) text sentences, enriching the document's text and facilitating their conversion into Stochastic Petri-net (SPN) graphs, which depict the internal functionality represented in the chart image. Extensive evaluation results demonstrate the accuracy of Kyrtos' recognition and analysis methods by measuring the structural similarity between input chart curves and the approximations generated by Kyrtos for charts with multiple functions.
• Abstract（参考訳）: DUTD(Deep Understanding of Technical Documents)は非常に魅力的な分野となり、大量の蓄積されたドキュメントとそれらに含まれる貴重な知識によって大きな可能性を持っている。 さらに、技術的文書の全体的理解は、グラフィック、テーブル、図表、テキストなどの特定のモダリティとその関連性の正確な分析に依存する。 本稿では,技術文書のグラフィック画像における曲線付きチャートの自動認識と解析のためのKyrtos手法を提案する。 認識処理部は、クラスタリングに基づくアプローチを採用して、図示曲線を構成する線分を分離する中間点を認識する。 解析処理部は、抽出した曲線の線分を解析して、方向、傾向等の挙動特徴をキャプチャする。 これらの関連性は、曲線の構造特性の保存のために、認識されたセグメントの関係を属性グラフに変換するのに役立つ。 グラフ関係はまた、自然言語(NL)テキストに表現され、文書のテキストを豊かにし、グラフ画像に表される内部機能を記述するStochastic Petri-net(SPN)グラフへの変換を容易にする。 複数の関数を持つチャートに対して,入力チャート曲線とKyrtosが生成する近似との構造的類似性を測定することで,Kyrtosの認識・解析手法の精度を示す。

関連論文リスト

• Applying Text Embedding Models for Efficient Analysis in Labeled Property Graphs [0.7856362837294112]
  本研究では、事前学習されたテキスト埋め込みモデルを用いて、そのようなグラフの効率的な意味解析を実現する。 提案手法は,言語モデルのグラフパイプラインへの埋め込みを構造を変化させることなく統合し,テキスト意味論がプロパティグラフ解析の精度と解釈可能性を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T19:53:56Z)
• KGRAG-Ex: Explainable Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graph-based Perturbations [2.287415292857565]
  知識グラフ(KG)は、エンティティとその関係の構造化された意味的にリッチな表現を導入することで、ソリューションを提供する。 KGRAG-Exは,ドメイン固有のKGを活用することにより,現実的なグラウンド化と説明可能性を改善するRAGシステムである。 ユーザクエリが与えられた場合、KGRAG-Exはグラフ内の関連エンティティとセマンティックパスを特定し、擬似パラグラフに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-11T09:35:13Z)
• StructChart: On the Schema, Metric, and Augmentation for Visual Chart Understanding [54.45681512355684]
  現在のチャート関連タスクは、ビジュアルチャートから情報を抽出するチャート認識か、抽出されたデータに基づいてチャート推論にフォーカスする。 我々はStructChartを紹介した。StructChartはStruct Triplet Representations(STR)を利用して、統一的でラベル効率のよいアプローチを実現する新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T12:51:13Z)
• SubGraph Networks based Entity Alignment for Cross-lingual Knowledge Graph [7.892065498202909]
  サブグラフネットワーク(SGN)手法をGCNベースの言語間KGエンティティアライメント手法に導入する。 実験の結果,提案手法は最先端GCN法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T05:13:15Z)
• Learning the Implicit Semantic Representation on Graph-Structured Data [57.670106959061634]
  グラフ畳み込みネットワークにおける既存の表現学習手法は主に、各ノードの近傍を知覚全体として記述することで設計される。 本稿では,グラフの潜在意味パスを学習することで暗黙的な意味を探索する意味グラフ畳み込みネットワーク(sgcn)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-16T16:18:43Z)
• Tensor Graph Convolutional Networks for Multi-relational and Robust Learning [74.05478502080658]
  本稿では,テンソルで表されるグラフの集合に関連するデータから,スケーラブルな半教師付き学習(SSL)を実現するためのテンソルグラフ畳み込みネットワーク(TGCN)を提案する。 提案アーキテクチャは、標準的なGCNと比較して大幅に性能が向上し、最先端の敵攻撃に対処し、タンパク質間相互作用ネットワーク上でのSSL性能が著しく向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T02:33:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。