文献

J-GLOBAL ID：202002242559591389   整理番号：20A0436609

スプレッドシートにおける適応テーブル認識のための遺伝ベース探索【JST・京大機械翻訳】

A Genetic-Based Search for Adaptive Table Recognition in Spreadsheets

著者 (4件)： Koci Elvis (Technical University of Dresden, Germany) ,  Thiele Maik (Technical University of Dresden, Germany) ,  Romero Oscar (Universitat Politecnica de Catalunya-BarcelonaTech) ,  Lehner Wolfgang (Technical University of Dresden, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICDAR  ページ： 1274-1279  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スプレッドシートは,非常に成功したコンテンツ生成ツールであり,ほとんどの企業で使用され,豊富な情報を作り出す。しかし,この情報は,様々な形式,レイアウト,およびテキストのメタデータとしばしば混在し,表のペイロードを同定し解釈することを困難にしている。以前の研究は,主に発見的方法を用いてこの問題を解決するために提案した。実装が速いが,これらの手法はユーザ生成スプレッドシート表の高い変動性を捉えることができない。従って,本論文では,任意のスプレッドシートデータセットに適応できる教師つき手法を提案した。グラフモデルを用いて,レイアウトと空間特徴を持つシートの内容を表現した。次に,グラフ分割のために遺伝的手法を適用し,シートの表に対応するグラフの部分を認識した。表に対する探索は,与えられたデータセットの特定の特性に適合するように調整された目的関数により導かれる。大規模な実世界スプレッドシートコーパス上での実験評価により,この手法の実現可能性を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンテンツ ,  *遺伝 ,  目的関数 ,  発見的方法 ,  メタデータ ,  ペイロード
準シソーラス用語： グラフ分割 ,  グラフモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： スプレッドシート ,  適応 ,  遺伝 ,  探索